[發(fā)明專利]一種結(jié)合DT-CWT和MRF的遙感圖像變化檢測(cè)方法與裝置有效
| 申請(qǐng)?zhí)枺?/td> | 201710159701.3 | 申請(qǐng)日: | 2017-03-17 |
| 公開(公告)號(hào): | CN106971392B | 公開(公告)日: | 2019-09-20 |
| 發(fā)明(設(shè)計(jì))人: | 汪匯兵;歐陽(yáng)斯達(dá);唐新明;史紹雨;范奎奎;張悅;曹櫻子;葉芳宏 | 申請(qǐng)(專利權(quán))人: | 自然資源部國(guó)土衛(wèi)星遙感應(yīng)用中心 |
| 主分類號(hào): | G06T7/00 | 分類號(hào): | G06T7/00;G06T7/10;G06T7/13;G06T7/136;G06T7/33 |
| 代理公司: | 暫無(wú)信息 | 代理人: | 暫無(wú)信息 |
| 地址: | 100830 *** | 國(guó)省代碼: | 北京;11 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關(guān)鍵詞: | 一種 結(jié)合 dt cwt mrf 遙感 圖像 變化 檢測(cè) 方法 裝置 | ||
1.一種結(jié)合DT-CWT和MRF的遙感圖像變化檢測(cè)方法,其特征在于,所述方法具體包括以下步驟:
步驟1,輸入大小相同的經(jīng)過(guò)精確配準(zhǔn)的兩期同區(qū)域的遙感影像對(duì)應(yīng)的兩幅灰度圖像X1、X2;
步驟2,求所述兩幅灰度圖像X1、X2的差值圖像;
步驟3,對(duì)所述差值圖像進(jìn)行3層DT-CWT分解;
步驟4,利用基于FCM的MRF分割算法,對(duì)經(jīng)DT-CWT分解后得到的高頻子帶進(jìn)行變化特征提取;
步驟5,對(duì)通過(guò)步驟3的DT-CWT分解得到的低頻分量和通過(guò)步驟4的變化特征提取得到的高頻分量進(jìn)行重構(gòu);
步驟6,利用所述基于FCM的MRF分割算法,對(duì)通過(guò)步驟5重構(gòu)后的結(jié)果進(jìn)行變化檢測(cè);
步驟7,基于相似度融合規(guī)則,對(duì)通過(guò)步驟6得到的檢測(cè)結(jié)果進(jìn)行融合;
步驟8,輸出融合后的變化檢測(cè)結(jié)果,其中:
步驟4具體包括以下子步驟:
步驟4.1,對(duì)所述經(jīng)過(guò)3層DT-CWT分解得到的高頻子帶Hk,l,(k=1,2,3;l=±15°,±45°,±75°)中的第一層高頻分量H1,l(l=±15°,±45°,±75°)置零,即得到第一層高頻變化特征提取結(jié)果,記為
步驟4.2,利用基于Bayes閾值的FCM算法對(duì)所述經(jīng)過(guò)3層DT-CWT分解得到的高頻子帶Hk,l(k=1,2,3;l=±15°,±45°,±75°)中的第二、三層高頻分量Hk,l(k=2,3;l=±15°,±45°,±75°)進(jìn)行初始聚類分割,得到初始分割結(jié)果
步驟4.3,基于MRF與GRF的等價(jià)性,利用條件迭代模型ICM對(duì)通過(guò)步驟4.2獲得的初始分割結(jié)果進(jìn)行迭代更新,得到最終的最優(yōu)分割,記為
步驟4.4,對(duì)通過(guò)步驟4.3得到的最終分割結(jié)果進(jìn)行二進(jìn)制掩膜,得到掩膜圖Bk,l(k=2,3;l=±15°,±45°,±75°);
步驟4.5,將所述掩膜圖Bk,l(k=2,3;l=±15°,±45°,±75°)矩陣像素值為1的記為變化類C,值為0的記為未變化類U;
步驟4.6,將C類像素對(duì)應(yīng)位置的二、三層高頻子帶Hk,l(k=2,3;l=±15°,±45°,±75°)的像素值保持不變,U類像素對(duì)應(yīng)位置的二、三層高頻子帶的像素值置零,得到提取變化特征后的二、三層高頻子帶
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法,其特征在于,步驟2具體包括:
根據(jù)公式D(i,j)=|X2(i,j)-X1(i,j)|求所述差值圖像D,其中,D(i,j)為差值圖像D在位置(i,j)處的像素值,X1(i,j)和X2(i,j)分別是灰度圖像X1和X2的在位置(i,j)處的像素值,i,j分別為1≤i≤p,1≤j≤q的整數(shù),p為所述輸入圖像的行數(shù),q為所述輸入圖像的列數(shù)。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法,其特征在于,其中,步驟3具體包括:采用兩組并行的基于正交變換的Q-Shift(Quarter Sample Shift)實(shí)數(shù)濾波器組來(lái)對(duì)步驟2中得到的差值圖像D進(jìn)行3層DT-CWT分解;第一層分解采用相差一個(gè)單位延遲的奇數(shù)長(zhǎng)度的濾波器組,分解結(jié)果的一樹作為第一層分解復(fù)小波系數(shù)的實(shí)部,另一樹作為第一層分解復(fù)小波系數(shù)的虛部;第二、三層分解均采用遲近似為1/4采樣間隔的偶數(shù)長(zhǎng)度的濾波器組,分解結(jié)果一樹作為第二、三層分解復(fù)小波系數(shù)的實(shí)部,另一樹作為第二、三層分解復(fù)小波系數(shù)的虛部。
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