[發明專利]基于加權Gabor小波特征和兩級聚類的遙感圖像變化檢測方法

有效

• 申請號: 201410134520.1
• 申請日: 2014-04-04
• 公開（公告）號: CN103971364B
• 公開（公告）日: 2017-02-01
• 發明（設計）人: 李恒超;程永強;馮利靜
• 申請（專利權）人: 西南交通大學
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00
• 代理公司: 成都信博專利代理有限責任公司51200
• 代理人: 張澎

1.一種基于加權Gabor小波特征和兩級聚類的遙感圖像變化檢測方法，包括如下步驟：

步驟1，利用在同一地區不同時間所獲得兩幅大小相同、相互配準的遙感圖像X₀和X₁以產生差異圖像X_D；

步驟2，對差異圖像X_D進行Gabor小波變換；

步驟3，提取差異圖像Gabor小波變換的多尺度和多方向特征；

步驟4，設計權值系數，獲得加權Gabor小波特征；

步驟5，采用基于FCM算法的兩級聚類策略對加權Gabor小波特征進行聚類，具體分為兩步，即：

（a）運用FCM算法將上一步獲得的差異圖像像素的特征向量分為：變化類、不變化類和邊界類，得到變化類和不變化類的聚類中心，用v_c和v_u分別表示變化類ω_c和不變化類ω_u的聚類中心，ω_b表示邊界類；

（b）計算邊界類ω_b中每一個特征向量與變化類和不變化類聚類中心的距離，將其分配到與聚類中心距離最小的類；然后同第（a）步得到的變化類和不變化類結合，得到新的變化類和不變化類；

步驟6，變化類像素位置置1，不變化類像素位置置0，得到最終的二值變化檢測結果。

2.根據權利要求1所述的基于加權Gabor小波特征和兩級聚類的遙感圖像變化檢測方法，其特征在于步驟3所述的提取差異圖像Gabor小波變換的多尺度和多方向特征，具體實施為：選用5個尺度和8個方向的Gabor小波，v∈{0，…，4)，u∈{0，…，7}，v代表Gabor小波的尺度參數，u體現了Gabor小波的方向選擇性；差異圖像同5個尺度和8個方向的Gabor小波相卷積之后得到40個特征圖像G_v，u(z)，其中v∈{0，…，4}，u∈{0，…，7}；為方便用如下符號表示：J_k(z)＝G_v，u(z)，其中k＝u+8v，v∈{0，…，4}，u∈{0，…，7}，每一個像素點相對應的特征向量可以表示為v(i，j)＝[J₀(i，j)J₁(i，j)…J₃₉(i，j)]，其中(i，j)為坐標點，v(i，j)是圖像上坐標為(i，j)的像素Gabor小波特征向量表示。

3.根據權利要求1所述的基于加權Gabor小波特征和兩級聚類的遙感圖像變化檢測方法，其特征在于步驟4所述的對所提取Gabor小波特征的權值系數設計，具體實施為：不同尺度的頻率參數可以得到為k_v＝k_max/f^v；設v∈{0，…，4}，這相對應的頻率參數為k₀，k₁，k₂，k₃，k₄，則計算權值系數依次為并求和為sumW=e-k0+e-k1+e-k2+e-k3+e-k4,]]>然后進行歸一化依次為不同尺度v∈{0，…，4}的權值系數依次設置為對歸一化權值系數依據尺度順序進行翻轉就是各個尺度下所有方向的權值系數，進而獲得加權Gabor小波特征。

4.根據權利要求1所述的基于加權Gabor小波特征和兩級聚類的遙感圖像變化檢測方法，其特征在于所述的差異圖像X_D：對于光學遙感圖像，差異圖像X_D為輸入圖像X₀和X₁直接相減的絕對值，X_D＝|X₁-X₀|；對于合成孔徑雷達（SAR）圖像，其差異圖像X_D取輸入圖像X₀和X₁作對數比的絕對值，XD=|logX1X0|=|log(X1)-log(X0)|.]]>