【技術實現步驟摘要】
本申請涉及圖像處理領域，特別是涉及sar圖像變化檢測方法和系統。
技術介紹
1、變化檢測在遙感領域中的關鍵技術，它通過分析同一地區在不同時像對應圖像之間的差異來獲得所需要的地物變化信息。
2、在相關技術中，sar圖像變化檢測的方法，主要分為有監督和無監督兩種。無監督的變化檢測方法簡單且時間復雜度低，但是缺乏對空間特征的考慮，通常受噪音影響嚴重。有監督的變化檢測方法需要獲取足夠的標注數據和計算資源進行訓練，這在實際應用中很難做到，且有監督的變化檢測方法通常用于處理較大分辨率的sar圖像，需要對圖像進行縮放處理，會導致信息細節損失，或需要對圖像進行切片處理，需要的推理時間長。
技術實現思路
1、本申請實施例提供了一種sar圖像變化檢測方法、系統、電子設備和存儲介質，以至少解決相關技術中sar圖像變化檢測方法準確率低的問題。
2、第一方面，本申請實施例提供了一種sar圖像變化檢測方法，所述方法包括：
3、獲取目標場景的sar圖像，所述sar圖像包括攝于不同時刻的第一圖像和第二圖像；
4、對所述sar圖像進行圖像配準并裁剪，保留所述第一圖像和所述第二圖像中的重疊區域，得到第一預處理圖像和第二預處理圖像；
5、對所述第一預處理圖像和所述第二預處理圖像進行同態濾波去噪，分別基于對數比算子和對數差分算子，生成去噪后所述第一預處理圖像和所述第二預處理圖像的去噪差異圖和細節差異圖；
6、融合所述去噪差異圖和所述細節差異圖，得到融
7、在其中一些實施例中，所述分別基于對數比算子和對數差分算子，生成去噪后所述第一預處理圖像和所述第二預處理圖像的去噪差異圖和細節差異圖包括：
8、基于對數比算子，生成去噪后兩張所述第一預處理圖像和所述第二預處理圖像的初始差異圖；
9、通過頻譜殘差的顯著性檢測算法，對所述初始差異圖進行去噪處理，得到去噪差異圖；
10、基于對數差分算子，生成去噪后所述第一預處理圖像和所述第二預處理圖像的細節差異圖。
11、在其中一些實施例中，所述通過頻譜殘差的顯著性檢測算法，對所述初始差異圖進行去噪處理，得到去噪差異圖包括：
12、獲取所述初始差異圖的頻域數據，根據所述頻域數據，得到頻譜幅度和所述頻譜幅度的第一對數；
13、基于局部平均濾波，對所述第一對數進行平滑處理，得到所述頻譜幅度的第二對數；
14、基于所述第一對數和所述第二對數的差值得到頻譜殘差，將所述頻譜殘差轉換為空間域數據，得到預處理差異圖；
15、對所述預處理差異圖進行高斯模糊和歸一化處理，得到所述去噪差異圖。
16、在其中一些實施例中，所述融合所述去噪差異圖和所述細節差異圖，得到融合差異圖像包括：
17、對所述sar圖像進行非下采樣輪廓變換，得到不同的圖像層級；
18、將所述去噪差異圖和所述細節差異圖中，每一層所述圖像層級對應的高頻部分和低頻部分分別進行加權平均融合，得到融合圖層；
19、通過非下采樣輪廓逆變換，基于所述融合圖層，生成融合差異圖像。
20、在其中一些實施例中，所述基于預設聚類算法，在所述融合差異圖像中確定變化類像素點和非變化類像素點包括：
21、基于模糊c均值聚類算法，對所述融合差異圖像中的像素點進行聚類；
22、根據聚類結果，得到所述變化類像素點和所述非變化類像素點。
23、在其中一些實施例中，所述對所述sar圖像進行圖像配準并裁剪，保留所述第一圖像和所述第二圖像中的重疊區域，得到第一預處理圖像和第二預處理圖像包括：
24、對所述sar圖像進行識別，得到所述sar圖像中的關鍵點和所述關鍵點的描述符；
25、基于所述描述符，確定所有所述第一圖像中關鍵點，與所有所述第二圖像中關鍵點的歐式距離；
26、根據所述歐式距離得到所述關鍵點的均方根誤差，并基于所述均方根誤差對所述關鍵點進行匹配，得到關鍵點匹配對；
27、基于所述關鍵點匹配對，對所述第一圖像和所述第二圖像進行配準，得到所述重疊區域；
28、根據所述重疊區域，對所述第一圖像和所述第二圖像進行裁剪，得到所述第一預處理圖像和所述第二預處理圖像。
29、在其中一些實施例中，所述基于所述關鍵點匹配對，對所述第一圖像和所述第二圖像進行配準，得到所述重疊區域包括：
30、基于ransac算法，根據所述關鍵點匹配對，得到所述第一圖像和所述第二圖像的變換矩陣；
31、根據所述變換矩陣，將所述第二圖像的數據變換到所述第一圖像的坐標系下，以對所述第一圖像和所述第二圖像進行配準；
32、根據配準結果得到所述重疊區域。
33、在其中一些實施例中，所述對所述第一預處理圖像和所述第二預處理圖像進行同態濾波去噪包括：
34、獲取所述第一預處理圖像和所述第二預處理圖像的頻域數據；
35、對所述頻域數據進行高斯濾波去噪處理，并將去噪后的頻域數據轉換回空間域。
36、第二方面，本申請實施例提供了一種sar圖像變化檢測系統，所述系統包括：圖像獲取模塊、預處理模塊、差異圖生成模塊和聚類模塊，
37、所述圖像獲取模塊，用于獲取目標場景的sar圖像，所述sar圖像包括攝于不同時刻的第一圖像和第二圖像；
38、所述預處理模塊，用于對所述sar圖像進行圖像配準并裁剪，保留所述第一圖像和所述第二圖像中的重疊區域，得到第一預處理圖像和第二預處理圖像；
39、所述差異圖生成模塊，用于對所述第一預處理圖像和所述第二預處理圖像進行同態濾波去噪，分別基于對數比算子和對數差分算子，生成去噪后所述第一預處理圖像和所述第二預處理圖像的去噪差異圖和細節差異圖；
40、所述聚類模塊，用于融合所述去噪差異圖和所述細節差異圖，得到融合差異圖像，基于預設聚類算法，在所述融合差異圖像中確定變化類像素點和非變化類像素點。
41、第三方面，本申請實施例提供了一種計算機設備，包括存儲器、處理器以及存儲在所述存儲器上并可在所述處理器上運行的計算機程序，所述處理器執行所述計算機程序時實現如上述第一方面所述的sar圖像變化檢測方法。
42、第四方面，本申請實施例提供了一種計算機可讀存儲介質，其上存儲有計算機程序，該程序被處理器執行時實現如上述第一方面所述的sar圖像變化檢測方法。
43、相比于相關技術，本申請實施例提供的sar圖像變化檢測方法，通過獲取目標場景的sar圖像，sar圖像包括攝于不同時刻的第一圖像和第二圖像，對sar圖像進行圖像配準并裁剪，保留第一圖像和第二圖像中的重疊區域，得到第一預處理圖像和第二預處理圖像，對第一預處理圖像和第二預處理圖像進行同態濾波去噪，分別基于對數比算子本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種SAR圖像變化檢測方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述分別基于對數比算子和對數差分算子，生成去噪后所述第一預處理圖像和所述第二預處理圖像的去噪差異圖和細節差異圖包括：
3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述通過頻譜殘差的顯著性檢測算法，對所述初始差異圖進行去噪處理，得到去噪差異圖包括：
4.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述融合所述去噪差異圖和所述細節差異圖，得到融合差異圖像包括：
5.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于預設聚類算法，在所述融合差異圖像中確定變化類像素點和非變化類像素點包括：
6.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述對所述SAR圖像進行圖像配準并裁剪，保留所述第一圖像和所述第二圖像中的重疊區域，得到第一預處理圖像和第二預處理圖像包括：
7.根據權利要求6所述的方法，其特征在于，所述基于所述關鍵點匹配對，對所述第一圖像和所述第二圖像進行配準，得到所述重疊區域包括：
8.根據權利要求1所述的方法，其特
9.一種SAR圖像變化檢測系統，其特征在于，所述系統包括：圖像獲取模塊、預處理模塊、差異圖生成模塊和聚類模塊，其中，
10.一種電子設備，包括存儲器、處理器以及存儲在所述存儲器上并可在所述處理器上運行的計算機程序，其特征在于，所述處理器執行所述計算機程序時實現如權利要求1至8中任一項所述的SAR圖像變化檢測方法。
...【技術特征摘要】
1.一種sar圖像變化檢測方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述分別基于對數比算子和對數差分算子，生成去噪后所述第一預處理圖像和所述第二預處理圖像的去噪差異圖和細節差異圖包括：
3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述通過頻譜殘差的顯著性檢測算法，對所述初始差異圖進行去噪處理，得到去噪差異圖包括：
4.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述融合所述去噪差異圖和所述細節差異圖，得到融合差異圖像包括：
5.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于預設聚類算法，在所述融合差異圖像中確定變化類像素點和非變化類像素點包括：
6.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述對所述sar圖像進行...
【專利技術屬性】
技術研發人員：張帥，石喬木，劉添龍，
申請(專利權)人：杭州靖安防務科技有限公司，
類型：發明
國別省市：
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