[发明专利]基于感兴趣区域的遥感图像变化检测方法

说明书

技术领域

本发明属于图像处理技术领域，具体地说是一种基于感兴趣区域的遥感图像变化检测 的方法，适用于遥感图像分析和处理。

背景技术

遥感图像的变化检测是指通过分析在不同时间来自同一地区的两幅或多幅遥感图像， 检测出该地区的地物随时间发生的变化信息。随着遥感和信息技术的发展，变化检测已经 广泛地应用于如森林资源的动态监测，土地覆盖、利用的变化监测，农业资源调查，城市 规划布局，环境监测分析，自然灾害评估，地理数据更新以及军事侦察中道路、桥梁、机 场等战略目标的动态监视等许多领域。

在已有的变化检测方法中，基于差异影像分析的方法由于简单直接，不同于其他方法， 不会由于方法本身而对检测前的变化信息加以改变，忠于原始数据，保证了变化检测结果 的可靠性。然而不同时相的遥感图像之间由于不同季节和情况下的光照、辐射等因素造成 不同时相间的图像灰度值存在整体或者部分的偏差，因此简单地对灰度值运算得到的差异 图进行阈值分割，所得到的变化检测结果中存在很多伪变化信息。

为解决上述存在的问题，一些学者提出了对差异图分割方法的改进：

一、Bruzzone等学者2000年在文章“Automatic Analysis of the Difference Image for Unsupervised Change Detection”中提出基于贝叶斯最小错误率求阈值对差异图分类并采用 马尔科夫随机场分析差异图的空间邻域关系，得到变化检测结果图，以达到去除伪变化信 息的效果。该方法是典型的基于差异影像分析的方法，能够得到较好的变化检测结果，然 而，差异图的初始标记错误会导致最后的变化检测结果错误，从而影响最后变化检测结果 精度。

二、方圣辉等学者在文章“基于边缘特征的变化检测方法研究”中根据两时相遥感图 像的边缘变化特征和灰度变化特征提取出变化区域的边缘，并将变化区域在原图中标记。 这种方法缺点是得到的变化区域的边缘存在很多断边缘，而且检测出很多虚假变化区域的 边缘。

发明内容

本发明的目的在于克服上述已有的遥感图像变化检测技术的不足，提出了一种基于感 兴趣区域的遥感图像变化检测方法，以精确检测出闭合的变化区域边缘图，减少了伪变化 信息、提高变化检测精度。

为实现上述目的，本发明的检测方法包括如下步骤：

1)对输入的两幅不同时相遥感图像分别进行中值滤波去噪；

2)对滤波后的两个时相的图像对应像素点灰度差值进行计算，得到一幅差值图；

3)计算差值图的Canny边缘，并计算每个边缘点的均值特征，得到一幅边缘均值图；

4)用模糊C均值方法将边缘均值图分割为肯定非变化类、未标记类以及肯定变化类， 并计算未标记类中最大的像素值与肯定变化类中的最小像素值的平均值作为高阈值，计算 肯定非变化类中最大的像素值与未标记类中的最小像素值的平均值作为低阈值，分别根据 高阈值和低阈值对边缘均值图进行分割，得到一幅高阈值边缘图和一幅低阈值边缘图；

5)根据双阈值边缘链接法，链接高阈值边缘图中的断边缘，得到边缘为闭合区域的 边缘链接图；

6)对所得的边缘链接图中的闭合区域沿其边缘的法向方向分别向内向外各扩充两个 像素，对扩充后的闭合区域进行区域填充，并将填充后的闭合区域作为感兴趣区域，将其 他区域作为非感兴趣区域；

7)用最小错误率阈值法将差值图中像素点分为变化类和非变化类，根据差值图中感 兴趣区域和非感兴趣区域的像素点的类别、空间位置和邻域关系对差值图进行更新，得到 新差值图；

8)计算新差值图的最大类间方差阈值并将其感兴趣区域分为变化类和非变化类，得 到最后的变化检测结果图。

本发明与现有的技术相比具有以下优点：

(1)本发明由于采用双阈值边缘连接和递归跟踪算法，将高阈值边缘图中断的边缘线 连接成闭合区域，并对得到的闭合区域的边缘向内向外扩充，因而保证了可以得到准确的 感兴趣区域，避免了两时相图像配准误差对变化检测结果的影响。

(2)本发明由于根据感兴趣区域和非感兴趣区域像素点的初始分类类别、空间位置和 邻域关系更新差值图中的像素值，使得差值图阈值取得更加准确。