[發(fā)明專利]基于局部熵視覺注意模型的遙感圖像變化檢測(cè)方法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201310090795.5
• 申請(qǐng)日: 2013-03-20
• 公開（公告）號(hào): CN103226826A
• 公開（公告）日: 2013-07-31
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 緱水平;焦李成;余田田;馬晶晶;馬文萍;朱虎明
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 西安電子科技大學(xué)
• 主分類號(hào): G06T7/00
• 分類號(hào): G06T7/00
• 代理公司: 陜西電子工業(yè)專利中心 61205
• 代理人: 王品華;朱紅星

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，特別是遙感圖像的處理，主要可應(yīng)用于生態(tài)和環(huán)境的監(jiān)控以及自然災(zāi)害的評(píng)測(cè)與預(yù)防。

背景技術(shù)

遙感圖像變化檢測(cè)是指選用合適的檢測(cè)方法，從不同時(shí)期獲取的多幅遙感圖像中提取出變化信息并加以分析，生成變化分布圖和其他檢測(cè)結(jié)果的技術(shù)。目前遙感圖像變化檢測(cè)技術(shù)變化檢測(cè)已成為遙感圖像處理研究的一個(gè)研究重點(diǎn)，被廣泛的應(yīng)用到社會(huì)經(jīng)濟(jì)的各個(gè)領(lǐng)域，比如災(zāi)害監(jiān)測(cè)和評(píng)估、土地使用情況的分析、水資源質(zhì)量和地理分布情況調(diào)查、城市的規(guī)劃及布局、氣候的變化監(jiān)測(cè)、戰(zhàn)場(chǎng)態(tài)勢(shì)的評(píng)估等。

目前遙感圖像變化檢測(cè)還處于初步階段，大致有兩個(gè)路線，一條路線是分類后比較方法，該方法先對(duì)多時(shí)相遙感圖像單獨(dú)進(jìn)行分類標(biāo)記，然后根據(jù)相應(yīng)像素類別的差異來提取發(fā)生變化的區(qū)域/像素，最后得到變化檢測(cè)結(jié)果；另外一條路線是圖像直接比較方法，該方法先對(duì)多時(shí)相遙感圖像進(jìn)行逐像素的比較，比如逐像素點(diǎn)的差值、比值、CVA等，再對(duì)比較得出的差異圖像進(jìn)行進(jìn)一步地多種變換、概率分布等處理以達(dá)到兩分類，最后得到變化檢測(cè)結(jié)果。圖像直接比較方法能夠減少由于數(shù)據(jù)獲取平臺(tái)和環(huán)境的不同引起的偽變化信息，不需要數(shù)據(jù)的輻射校正等復(fù)雜的預(yù)處理，目前較多的研究是沿著圖像直接比較方法這個(gè)路線進(jìn)行的。

目前變化檢測(cè)方法的缺陷主要有：對(duì)于圖像直接比較方法而言，首先，差異圖可分性的高低直接影響著變化檢測(cè)結(jié)果，而高可分性差異圖的構(gòu)建至今是一個(gè)難題；其次，簡單的圖像直接比較方法，既沒有利用到圖像的空間信息，也沒有考慮到噪聲或光照變化造成的影響，很容易造成虛檢或誤檢；最后，在構(gòu)造差異圖的過程中不可避免的造成了圖像信息的丟失，圖像直接比較方法把變化信息壓縮到一維的差異圖像上，損失了遙感圖像的波段信息，從而使檢測(cè)不準(zhǔn)確。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明的目的在于針對(duì)上述已有技術(shù)的不足，提出了一種基于局部熵視覺注意模型的遙感圖像變化檢測(cè)方法，以降低構(gòu)造差異圖降維造成的較高漏檢率，并提高差異圖的可分性，提高遙感圖像變化檢測(cè)的檢測(cè)精度。

為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明基于局部熵視覺注意模型的遙感圖像變化檢測(cè)方法，包括如下步驟：

（1）輸入變化前遙感圖像P₁和變化后遙感圖像P₂，其中，變化前后的遙感圖像大小均為m×n；

（2）對(duì)變化前遙感圖像P₁提取h維灰度特征H₁和d維方向特征D₁，得到h+d幅變化前特征圖像p_1l∈H₁∪D₁，l＝1，2，...，(h+d)，同時(shí)，對(duì)變化后遙感圖像P₂提取h維灰度特征H₂和d維方向特征D₂，得到h+d幅變化后特征圖像p_2l∈H₂∪D₂，其中，∪表示灰度特征與方向特征的并集;

(3)利用變化前遙感圖像P₁在不同特征空間R_l∈H_r∪D_r，r＝1，2內(nèi)的變化前特征圖像p_1l，構(gòu)造3層變化前高斯金字塔G_1l=g_1l(c),c=0,1,2，其中，g_1l(c)為變化前高斯金字塔中的第c層圖像，變化前高斯金字塔第0層圖像g_1l(0)大小為m×n，且第c層圖像g_1l(c)為在第c-l層圖像g_1l(c-1)上，進(jìn)行隔行隔列下采樣得到；

（4）利用變化后遙感圖像P₂在不同特征空間R_l內(nèi)的變化后特征圖像p_2l，構(gòu)造3層變化后高斯金字塔G_2l=g_2l(s),s=0,1,2，其中g(shù)_2l(s)為變化后高斯金字塔中的第s層圖像，且變化后高斯金字塔的構(gòu)造方法與變化前高斯金字塔相同；

（5）分別在每個(gè)特征空間R_l內(nèi)，對(duì)變化前高斯金字塔G_1l和變化后高斯金字塔G_2l中屬于不同高斯金字塔的任意兩層圖像，進(jìn)行“中央-邊緣”操作，得到每個(gè)特征空間R_l內(nèi)的特征圖F_l，l＝1，2，...，(h+d)：