[發明專利]一種多層次分割的遙感影像變化檢測方法

有效

• 申請號: 201110097807.8
• 申請日: 2011-04-19
• 公開（公告）號: CN102254319A
• 公開（公告）日: 2011-11-23
• 發明（設計）人: 徐成華;楊金鋒;馬鵬飛
• 申請（專利權）人: 中科九度(北京)空間信息技術有限責任公司
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

技術領域

本發明涉及一種遙感圖像變化檢測的方法，尤其涉及一種多層次分割的遙感影像變化檢測方法，屬于圖像處理技術領域。

背景技術

遙感圖像變化檢測是指對同一地區不同時期的遙感圖像進行分析，從中檢測出地物隨時間發生變化的信息，這些信息可用于地理系統信息更新、資源環境監測、目標動態監視以及軍事打擊效果評估等。

目前的檢測技術分為：

1.基于像元的變化檢測方法

基于像元的變化檢測，其實現主要依賴于由地物變化引起的遙感圖像中光譜反射值的改變，而這些改變可能是由于地物的真實變化引起的，也可能是由于傳感器位置，太陽入射角，云，霧等非地物因素的差異引起的，因此，需要對比較的圖像進行配準，配準之后直接進行像元相減，求出差異圖像。

假設圖像輸入為兩幅不同時相的遙感圖像X(t1)，X(t2)，并已經做過配準處理。

差異圖像：

Xchange＝|X(t1)-X(t2)|

2.面向對象的變化檢測技術

(1)分類后比較：

分類后比較的方法：首先分別對兩期圖像進行圖像分割，然后將圖像分割結果與各自的光譜分類結果結合進行圖像的再分類(即面向對象的分類)，接著對兩個時相的分類圖像進行比較，得到變化檢測結果，如圖1所示。

(2)直接比較：

直接比較的方法：首先選擇兩景不同時相的遙感影像，包括多光譜數據和全色波段數據，對選擇的數據進行預處理，將預處理后的兩期遙感影像的所有波段組成一景影像，對該影像進行分割，建立兩景不同時相遙感影像的對象的一一映射關系；基于分割結果，構建每個對象的特征集描述，利用這些特征值進行代數計算，設定一個變化閾值，結合計算結果，最終得到變化圖像，其整體方案如圖2所示。

現有技術缺點：

(1)基于像元的變化檢測，有很多偽變化信息，變化檢測精度不高，不適用于高分辨率遙感影像。

(2)面向對象的變化檢測方法，采用直接比較法，即圖像分割后，直接提取特征值進行圖斑對象的變化檢測，很難檢測到亞圖斑對象(分割區域內部)的變化情況。采用分類后比較法，即在圖像分割后，以圖斑對象進行分類，從而得到各類要素的變化情況。該方法受限于分類結果的精確度，存在分類誤差累積的現象。

發明內容

本發明的目的在于克服上述已有的遙感圖像變化檢測技術的不足，提出一種面向對象的圖斑變化檢測方法。

本發明所采用的技術方案是：一種多層次分割的遙感影像變化檢測方法，檢測分為以下步驟：

1.選取待檢測區域兩景不同時相的遙感影像，01期和02期；

2.選取01期遙感影像作為基準影像，02期遙感影像作為檢測影像；

3.對選擇的遙感影像進行圖像預處理。包括降噪處理、輻射校正和影像配準；

(1)降噪處理：圖像的噪聲一般存在于圖像的高頻部分，而要想剔除高頻信號中的噪聲，需要將圖像的高低頻分開，本發明利用小波變化進行圖像消噪，剔除混雜在圖像中的非相關信息；

(2)輻射校正：本發明采用統計回歸法，以基準影像為主圖像，對檢測影像進行輻射校正，該方法在兩時相影像中找到同一地點沒有發生地物類型變化且光譜性質穩定的地物樣本點，利用其灰度值的線性相關關系進行校正，不需要傳感器的輻射定標和相關大氣參數就可獲得規則化的地物反射率數據；

(3)影像配準：本發明采用仿射不變特征提取算法實現影像配準，方法首先構建具有仿射不變性的SIFT描述子，并利用該描述子對提取的控制點進行匹配，求出變換參數實現影像配準；

4.將步驟3選擇的基準影像進行面向對象的多尺度分割：本發明采用均值平移(Mean-shift)的分割算法對基準影像進行第一次分割，得到基準影像的圖斑對象和邊界信息。組合這些邊界信息并轉換為分割矢量圖；

5.將步驟4所得的分割矢量圖疊加檢測影像，對該影像進行分割，得到與基準影像一一對應的圖斑對象；

6.基于上述的分割結果，得到各個圖斑對象，提取對象的多個特征值，主要包括紋理特征(灰度共生矩陣-熵)、光譜特征(均值)和形狀特征(密度)；

本發明根據公式(1)來計算均值，其中C_i表示影像對象中每個像素點的像素值；