基于圖像回歸的SAR圖像變化檢測

趙 銳

（商洛學院數(shù)學與計算機應用學院，陜西商洛 726000）

變化檢測是指通過檢測不同時刻同一場景下圖像像素或紋理等特征之間的變化，獲取感興趣的地物或地表在位置、形狀及其他屬性的變化信息.全天時、全天候成像的獨特優(yōu)勢使得合成孔徑雷達（Synthetic Aperture Radar，SAR）圖像更適合用于變化檢測研究.近年來，SAR圖像的變化檢測已被廣泛應用于軍事偵察、自然及生態(tài)環(huán)境的實時監(jiān)測［1］、自然災害的評估［2］、農(nóng)作物的分布及長勢監(jiān)測［3］、森林資源監(jiān)測［4］、城市研究［5-7］等領域.

目前，針對SAR圖像變化檢測問題，國內外學者提出了許多解決方案［8］.但是由于SAR圖像不可避免地受到相干斑噪聲的影響，因此在變化檢測過程中如何抑制噪聲的影響顯得尤為重要［9］.

由于光照、大氣條件、環(huán)境等因素的變化，導致前后兩時相SAR圖像中未變化區(qū)域的像素灰度值之間同樣存在差異.因此本文提出一種基于圖像回歸（Image Regression，IR）的變化檢測方法，假設前后兩時相SAR圖像在未變化區(qū)域的像素灰度值之間是呈線性關系的，提取未變化區(qū)域內的樣本，利用樣本建立線性模型，再通過最小均方誤差來估計線性模型的參數(shù)，最后利用線性模型重構變化后的圖像.繼而可以通過對真實SAR圖像與重構圖像進行差異度量得到差異圖，并對得到的差異圖進行分析，從而得到最終的變化檢測結果.實驗表明，本文提出的方法在一定程度上可以減少大氣條件、入射角度以及環(huán)境差異等因素對變化檢測精度帶……