[發明專利]基于遙感圖像變化檢測算法的投資項目智能搜索技術

無效

• 申請號: 201010234276.8
• 申請日: 2010-07-23
• 公開（公告）號: CN102339462A
• 公開（公告）日: 2012-02-01
• 發明（設計）人: 倪金生;劉翔
• 申請（專利權）人: 北京東方泰坦科技股份有限公司
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06Q10/00
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

技術領域

本發明通過不同影像上同一區域的變化來判斷投資項目的存在，適用于國家統計局投資司對投資項目的監管。

背景技術

通過不同時期影像變化檢測的方法來完成投資項目的自動檢測與識別，首先需要注意的是變化檢測成功與否關鍵在于前期對不同時期遙感影像的處理，包括影像的地物配準與幾何校正，和影像直方圖匹配。由于對全圖進行直方圖匹配不能夠體現出地物細節，因此這里設計采用影像分塊局部直方圖匹配的方法保證兩幅影像的灰度一致性。針對地物配準問題，這里首先對影像全圖進行幾何精校正，然后采用局部地塊配準的方法完成影像匹配。經過上述的地物位置配準和灰度匹配后，再利用比值或差值變化檢測算法，即可得到較好的變化檢測效果。需要注意的是，這里使用得差值必須取絕對值，才能夠體現真正的影像變化，保證高亮顯示區域為地物變化劇烈區域。對于變化檢測的結果圖像，高亮顯示的地物變化劇烈區域并非全部是因為投資項目建設引起的變化，部分地區可能是由于陰影、植被生長、云層遮擋、城市美化等原因引起，因此對于這些變化區域，需要在檢測影像上進行人工剔除。但大部分投資項目所在地會引起大塊區域的地物變化，在檢測影像上也比較容易看到。因此，變化檢測算法的實際應用效果可以體現，主要在輔助人工判讀影像上。

發明內容

本發明解決的問題是通過不同時期的影像變化監測方法來完成投資項目目標識別，主要是通過自主的數字圖像處理的算法，來大范圍的精確監測投資項目：

(1)變化監測算法；

首先進行對待監測的兩幅圖像進行直方圖的匹配，如果是RGB的兩幅圖像也是可以適用的。

(2)二值化算法；

對變化監測后的圖像進行二值化顯示，選取特定的閾值(只要是對變化區域和未變化區域進行分離，達到目標探測的目的)，輸出二值化的圖像。

(3)小斑去除算法；

二值化輸出的圖像含大量的隨機噪聲，也有幾何配準不準確時變化檢測產生的噪聲，去除零散的隨機噪聲，保留大片的散點“噪聲”，這有可能是大片的目標，這些散點經過開閉運算后就可以連成大片的目標。

(4)目標識別算法；

定義目標識別三類地物的判斷依據：像素數和形狀編號；將像素數和目標形狀滿足一定的要求，把投資遙感的項目定義為：線性地物(道路類)，大面積地物(基礎建設類)，小面積地物(房產類)。

(5)投資項目矢量化生成；

根據項目目標識別出的三類地物，將三類地物進行矢量化生成，其中的生成的矢量的屬性信息包括(項目的名稱，地理位置，項目的地址，項目的類別，施工的面積，施工的人數，是否謊報，備注等等)；

(6)投資項目精確點位生成。

根據生成的項目矢量圖，將三類地物的矢量圖生成精確的點矢量，這樣方便投資司對正在施工的項目進行監管。

具體實施方式

A.影像直方圖匹配算法

在變化檢測之前，必須保證兩幅影像色調基本一致。因此需要用直方圖規定化的方法對兩幅影像灰度進行調整。常用的映射規則是單映射規則(Single?Mapping?Law，SML)和組映射規則(Group?Mapping?Law，GML)。本算法從便于計算機實現角度建立了一個矩陣來統一處理GML映射規則，同時也考慮了幾種方法來彌補均衡化后灰度級不足的缺點。

直方圖規定化是一種借助于直方圖來增強圖像的方法通過將原始圖的直方圖轉化為指定的直方圖，可用來校正因拍攝亮度或者傳感器的變化而導致的圖像差異。例如，在不同時間、不同的光照條件下對同一地區分別拍攝了兩張影像，由于光照的原因，兩張影像的統計特性完全不同，這就為分析場景帶來了困難，如果能夠建立一個模型，使得原始圖像的直方圖與目標圖像一致，從統計意義上來說，它們就是等同的。

直方圖的規定化方法主要是以求取累計直方圖為橋梁，首先求原始圖像的累積直方圖，公式如下：