[發(fā)明專利]一種遙感影像變化檢測方法和裝置有效
| 申請?zhí)枺?/td> | 202011069553.4 | 申請日: | 2020-10-09 |
| 公開(公告)號: | CN111931744B | 公開(公告)日: | 2021-01-05 |
| 發(fā)明(設計)人: | 趙博;王宇翔;劉東升;沈均平;劉毅;任芳 | 申請(專利權)人: | 航天宏圖信息技術股份有限公司 |
| 主分類號: | G06K9/00 | 分類號: | G06K9/00;G06K9/46;G06K9/62 |
| 代理公司: | 北京超成律師事務所 11646 | 代理人: | 裴素英 |
| 地址: | 100195 北京市海*** | 國省代碼: | 北京;11 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 遙感 影像 變化 檢測 方法 裝置 | ||
1.一種遙感影像變化檢測方法,其特征在于,包括:
獲取待對比遙感影像,所述待對比遙感影像包括:第一遙感影像和第二遙感影像,所述第一遙感影像與所述第二遙感影像為相鄰時相的遙感影像;
利用快速紋理算法對所述待對比遙感影像進行處理,得到輸入矩陣,其中,所述輸入矩陣包括:第一輸入矩陣和第二輸入矩陣;
利用RCVA算法和所述輸入矩陣,構建掩膜矩陣和所述第二輸入矩陣的重組矩陣;
利用慢特征分析算法、所述第一遙感影像和所述重組矩陣,構建二值化矩陣;
基于所述掩膜矩陣和所述二值化矩陣,確定所述待對比遙感影像的變化檢測結果;
其中,利用RCVA算法和所述輸入矩陣,構建掩膜矩陣和所述第二輸入矩陣的重組矩陣,包括:
利用所述輸入矩陣,確定出差異影像,其中,所述差異影像包括:第一差異影像和第二差異影像;
在預設滑動窗口內,利用所述第一差異影像和所述第二差異影像,對所述第二輸入矩陣進行重組,得到所述重組矩陣;
利用所述差異影像,構建第一變化量級矩陣;
基于所述第一變化量級矩陣,確定出所述掩膜矩陣。
2.根據(jù)權利要求1所述的方法,其特征在于,利用快速紋理算法對所述待對比遙感影像進行處理,得到輸入矩陣包括:
基于所述第一遙感影像構建第一矩陣,以及基于所述第二遙感影像構建第二矩陣;
利用所述快速紋理算法,分別對所述第一矩陣的主成分影像和所述第二矩陣的主成分影像進行紋理特征計算,得到第一紋理特征和第二紋理特征;
利用所述第一紋理特征構建第一快速紋理矩陣,以及利用所述第二紋理特征構建第二快速紋理矩陣;
將所述第一快速紋理矩陣并入所述第一矩陣得到第一輸入矩陣,以及將所述第二快速紋理矩陣并入所述第二矩陣得到第二輸入矩陣。
3.根據(jù)權利要求1所述的方法,其特征在于,所述第一輸入矩陣對應第一輸入影像,所述第二輸入矩陣對應第二輸入影像;利用所述輸入矩陣,確定出差異影像包括:
確定出所述第一輸入影像中的第一目標點,其中,所述第一目標點為:所述第一輸入影像中與第二輸入影像中的影像點相對應影像點的鄰近像元內光譜差異值最小的影像點;
利用所述第一目標點,得到所述第一差異影像;
確定出所述第二輸入影像中的第二目標點,其中,所述第二目標點為:所述第二輸入影像中與第一輸入影像中的影像點相對應影像點的鄰近像元內光譜差異值最小的影像點;
利用所述第二目標點,得到所述第二差異影像。
4.根據(jù)權利要求1所述的方法,其特征在于,基于所述第一變化量級矩陣,確定出所述掩膜矩陣包括:
對所述第一變化量級矩陣依次進行標準化處理和二值化處理,得到初始掩膜矩陣;
若所述初始掩膜矩陣中的目標元素對應的區(qū)域面積大于預設閾值,則將所述初始掩膜矩陣確定為所述掩膜矩陣,其中,所述目標元素為:元素值為0的元素;
若所述初始掩膜矩陣中的目標元素對應的區(qū)域面積小于或等于預設閾值,則將所述目標元素賦值為1,得到所述掩膜矩陣。
5.根據(jù)權利要求1所述的方法,其特征在于,利用慢特征分析算法、所述第一遙感影像和所述重組矩陣,構建二值化矩陣,包括:
利用所述慢特征分析算法,對所述第一遙感影像和所述重組矩陣進行迭代分析,得到分析結果,并根據(jù)所述分析結果構建第二變化量級矩陣;
利用K-means分類算法,對所述第二變化量級矩陣進行分類,得到分類結果,并根據(jù)所述分類結果構建所述二值化矩陣。
6.根據(jù)權利要求1所述的方法,其特征在于,基于所述掩膜矩陣和所述二值化矩陣,確定所述待對比遙感影像的變化檢測結果包括:
計算所述二值化矩陣與所述掩膜矩陣的乘積,得到計算結果,并根據(jù)所述計算結果確定出所述變化檢測結果。
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