基于Radon 变换和Jeffrey 散度的SAR 图像变化检测方法

郑瑾; 尤红建

doi:10.3724/SP.J.1300.2012.10068

基于Radon 变换和Jeffrey 散度的SAR 图像变化检测方法

doi: 10.3724/SP.J.1300.2012.10068

郑瑾,
尤红建

1.
中国科学院电子学研究所北京 100190)
2.
中国科学院空间信息处理与应用系统技术重点实验室北京 100190)
3.
中国科学院研究生院北京 100049)

详细信息

作者简介:
郑瑾(1987-)，女，浙江绍兴人，2009年获北京航空航天大学学士学位，并进入中国科学院电子学研究所攻读硕士学位。研究方向为SAR图像处理及应用。E-mail:zhengjin09@mails.gucas.ac.cn 尤红建(1969-)，男，1992年获武汉测绘科技大学(现属武汉大学)学士学位，1995年获清华大学硕士学位，2001年获中国科学院遥感应用研究所博士学位。现工作于中国科学院电子学研究所，担任研究员，博士生导师。承担过863、国家自然科学基金等国家级项目，已经出版专著两部，以第一作者发表学术论文近五十篇。目前主要从事遥感图像处理和应用领域的研究。E-mail:hjyou@mail.ie.ac.cn

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出版历程
- 收稿日期: 2011-12-31
- 修回日期: 2012-04-09
- 网络出版日期: 2012-04-28

Change Detection with SAR Images Based on Radon Transform and Jeffrey Divergence

1.
Institute of Electronics, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100190, China)
2.
Key Laboratory of Technology in Geo-spatial Information Processing and Application System, Institute of Electronics,
3.
Chinese Academy of Sciences, Beijing 100190, China)

Funds: null

摘要

摘要: 针对多时相合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar, SAR)图像的变化检测，该文采用Radon 变换将局部图像投射成投影，用Edgeworth 展开来逼近投影的统计分布，比较投影之间的概率分布变化，并引入Jeffrey 散度作为两种分布差异的衡量因子，从而计算两个时相SAR 图像之间的变化差异图像。投影片断保留了一定量的图像结构信息，弥补了局部概率密度不变时的检测漏洞，而Jeffrey 散度具有较好的数值稳定性和对噪声的鲁棒性。最后通过实际的星载SAR 图像实验，验证了该文算法的有效性。
- SAR (Synthetic Aperture Radar)图像 /
- 变化检测 /
- Edgeworth 展开 /
- Radon 变换 /
- Jeffrey 散度
Abstract: Focusing on the change detection with multitemporal Synthetic Aperture Radar (SAR) images, this paper presents a new approach based on the comparison of the density of the projections produced by Radon transform. The projections include the structure information, which helps when the local statistical distribution does not change. Edgeworth approach is used to fit the statistical distribution model of the projections. Jeffrey divergence is proposed as a measurement of the difference between two densities for that it is numerically stable and robust with respect to noise. This approach is demonstrated feasible according to the processing test using real satellite SAR images.
- Synthetic Aperture Radar (SAR) images /
- Change detection /
- Edgeworth approach /
- Radon transform /
- Jeffrey divergence