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专利号: 2018116461449
申请人: 陕西师范大学
专利类型:发明专利
专利状态:已下证
专利领域: 计算;推算;计数
更新日期:2024-01-05
缴费截止日期: 暂无
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摘要:

权利要求书:

1.一种基于迭代贝叶斯的合成孔径雷达影像变化检测方法,其特征在于由下述步骤组成:(1)用对数比操作对同一地区不同时刻的合成孔径雷达影像图I1和I2构造对数比值差异图D,作为先验概率p(s);

(2)通过主成分分析和最小描述长度规则提取差异图D的K维特征,K为正整数;

(3)通过最小误差阈值法对先验概率p(s)进行二值化处理,得到估计的目标点集ST和背景点集BT,修改差异图D每维特征的重要性权重系数ωi,根据已获得的估计的目标点集ST和背景点集BT以及每维特征的重要性权重系数ωi,得到目标似然函数p(x|s)和背景似然函数p(y|b):式中,p(xi|ST)是第i维特征下目标点集ST的分布函数,xi是目标点集中含有第i维特征的像素,p(yi|BT)是第i维特征下背景点集BT的分布函数,yi是背景点集中含有第i维特征的像素;

(4)根据先验概率p(s)和目标似然函数p(x|s)及背景似然函数p(y|b),通过贝叶斯公式整合全局的先验信息和多维的局部特征,得到后验概率p(s|x)为:(5)根据后验概率得到灰度图,通过最大类间方差法确定分割图像的阈值,将灰度图变为包含变化和非变化两部分的二值图;

(6)对后验概率p(s|x)进行滤波得到下一次迭代的先验概率,迭代步骤(3)~步骤(5),直到达到最大迭代次数T,停止迭代,输出最终变化检测结果图。

2.根据权利要求1所述的一种基于迭代贝叶斯的合成孔径雷达影像变化检测方法,其特征在于:所述步骤(2)中主成分分析和最小描述长度规则提取差异图D的K维特征的方法如下:(a)将差异图D按照3×3的像素进行非重叠分块;

(b)利用所有图像块进行奇异值分解,建立特征空间;

(c)使用最小描述长度规则确定特征空间的维数K:

式中p=9,k=1,2,...,p,λj是第j个特征值,n为将差异图D进行非重叠分块得到块的个数;

(d)对差异图D的每个像素点,利用周围3×3大小的数据块,向特征空间的K个主要方向进行投影,得到特征。

3.根据权利要求1所述的一种基于迭代贝叶斯的合成孔径雷达影像变化检测方法,其特征在于所述步骤(3)中修改差异图D每维特征的重要性权重系数ωi的公式为:式中, 是包含第i维特征的目标点集的平均值, 是包含第μ维特征的目标点集的平均值, 是包含第i维特征的背景点集的平均值, 是包含第μ维特征的背景点集的平均值。