[发明专利]基于邻域相似度和阈值分割的遥感图像变化检测方法

权利要求书

1.一种基于邻域相似度和阈值分割的遥感图像变化检测方法，包括如下步骤：

(1)选取不同时相的两幅遥感图像X₁和X₂，时相中包含有目标变化信息，且目标信息受到噪声污染；

(2)采用强度归一化法对两幅遥感图像进行灰度匹配；

(3)对灰度匹配后的两幅遥感图像分别取同一位置像素点的局部邻域块，设定窗口尺度，用滑窗法对每个像素点取相同尺度邻域，对于每个邻域，度量两幅图像对应位置像素点的相似性，得到两幅图像的相似矩阵：

d_a(i，j)＝∫_ΩG_a(s)|X(x+s)-Y(y+s)|²ds

其中X和Y分别为两幅遥感图像相同位置对应的邻域块，s为窗口尺度，x和y为窗口中心像素点的位置，i，j为相似矩阵中像素点坐标，Ω表示窗口区域，G_a(s)为高斯核函数；

(4)利用相似矩阵定义每个像素点的权值：

其中h为衰减参数；

利用定义的权值，求取两幅遥感图像的差异影像：

X_D(i，j)＝w(i，j)×(X₁(i，j)-X₂(i，j))

其中X₁(i，j)和X₂(i，j)分别为两幅遥感图像在位置(i，j)的像素灰度；

(5)设定任意阈值为(s，t)，用2D-Otsu方法求得差异影像的最佳阈值(s₀，t₀)，根据最佳阈值将背景和目标分割开来，即将s≥s₀，t≥t₀的点作为目标，将s＜s₀，t＜t₀的点作为背景，将s＞s₀，t≤t₀以及s≤s₀，t＞t₀的点作为边缘点和噪声点；

(6)使用模糊熵处理方法对边缘点和噪声点继续分割，检测出目标。

2.根据权利要求1所述的图像目标变化检测方法，其中步骤(2)所述的采用强度归一化法对两幅遥感图像进行灰度匹配，是通过下式进行强度归一化：

X₂＝(σ₁/σ₂)×(X₂-μ₂)+μ₁

其中μ₁，μ₂分别为两幅遥感图像X₁，X₂的均值，σ₁，σ₂分别为两幅遥感图像X₁，X₂的方差。