[发明专利]基于显著性度量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，具体来说是一种基于显著性度量的遥感图像变化检测方法，可应用于自然灾害检测、城市规划建设、道路监测等诸多领域。

背景技术

遥感图像的变化检测是指利用多时相获取的、覆盖同一地表区域的遥感图像来确定和分析地表变化。由于遥感技术是变化检测最主要的技术手段之一，变化检测成为目前遥感应用方法研究中的热点问题。它被广泛于应用于自然灾害评估、城市规划建设、道路检测、水系检测及环境保护等诸多领域。

目前出现的变化检测算法中，利用不同时相图像的特征进行差值比较的方法因其操作简单，且能取得较好的检测结果得到了广泛研究。在进行差值计算之前，有时需要对多时相遥感影像进行精确配准，否则会导致许多虚假变化信息的生成，因此，徐丽华等提出一种顾及配准误差的遥感影像变化检测方法，该方法能在一定程度上减轻阴影和投影差对变化检测结果的影响，变化区域的边缘保持较为理想，但虚警率较高，变化区域周围存在较多孤立的伪变化信息。Sicong Liu等提出一种基于光谱特征差异的变化检测方法，分别对提取的五组光谱特征差异图进行支撑矢量机分类，最后对各组结果进行融合得到最终结果，该方法是一种有监督的检测方法，在进行支撑矢量机分类时需要通过实地考察和目测来选取训练样本，这在实际中往往难以做到。Minghui Tian等提出一种基于视觉注意模型的遥感图像变化检测方法，首先分别提取两时相图的强度、纹理、方向等多种底层图像特征，对应差值得到强度、纹理、方向差异图，接着计算各个特征通道的显著图，最后通过线性组合的方法将其整合成最终的显著图，得到变化检测的结果。该方法对低对比度的图像效果较好，但是当图像的对比度较高时，检测结果不理想，虚警率较高。

发明内容

本发明的目的在于针对上述已有的遥感图像变化检测技术的不足，提出一种基于显著性度量的遥感图像变化检测方法，以使得对低对比度和高对比度的图像均能取得较好的检测结果，并在有效抑制虚警的同时提高检测结果的整体精度。

为实现上述目的，本发明的检测方法包括如下步骤：

(1)分别对输入的两幅已配准的大小均为m×n的两时相遥感图像I¹和I²进行中值滤波，得到两时相遥感图像I¹和I²的滤波后图像X¹和X²；

(2)对滤波后图像X¹和X²作差得到灰度差异图D1；

(3)计算滤波后图像X¹和X²基于Chi-square距离的差异图D2：