[发明专利]基于多尺度融合的对象级高分辨率遥感影像变化检测方法

权利要求书

1.一种基于多尺度融合的对象级高分辨率遥感影像变化检测方法，其特征在于：首先利用JSEG算法提取对象所在的区域；其次在多尺度J-images序列上分别进行变化检测，计算对象在同一地区不同时相的遥感影像中不同尺度下的结构相似度SSIM；最后采用两种不同的融合策略获得最终的检测结果；所述两种策略分别为：策略1通过构建基本概率赋值函数进行基于D-S证据理论的决策融合；策略2则采用简单的加权融合。

2.如权利要求1所述的基于多尺度融合的对象级高分辨率遥感影像变化检测方法，其特征在于：所述通过JSEG算法提取对象的过程包括两个步骤：色彩量化和空间分割；

所述色彩量化：首先将图像的颜色空间转换为LUV颜色空间，再利用对等组滤波对影像进行平滑去噪，最后采用Hard C-means algorithm方法获得量化影像；

所述分割阶段，首先基于量化影像计算局域同质性特征指标Jvalue从而生成J-images序列；Jvalue定义如下：

令量化影像中每一个像素的位置Z(x,y)为像素z的像素值，Z(x,y)∈Z利用不同尺寸的窗口可以获得多尺度J-images序列；

定义m如下：

m=1NΣz∈Zz---(1)]]>

N为Z中的像素总数；进而，Z中属于同一灰度级的像素均值可表示为：

mi=1NiΣz∈ZiZ---(2)]]>

其中Z_i为属于第i灰度级的所有像素的集合，N_i为Z_i中的像素总数；定义S_T为Z中所有像素的总体方差：

ST=Σz∈Z||z-m||2---(3)]]>

定义S_W为属于同一灰度级的所有像素方差的和，C为量化影像中的class总数，定义如下：

SW=Σi=1CSi=Σi=1CΣz∈Zi||z-mi||2---(4)]]>

则Jvalue为：

J=S_B/S_W＝(S_T-S_W)/S_W   （5）

用同一窗口尺寸计算像素z对应的J-value并作为z的像素值，遍历量化影像，可获得单一尺度的J-image；进而通过改变窗口尺寸，可获得多尺度的J-images影像序列；在最大尺度J-image中，根据阈值建立固定的种子区域；计算非种子区域像素的Jvalue均值，构成增长区域；若该增长区域仅与一个种子区域相邻，则纳入所述种子区域；对于剩下的非种子区域像素，利用更小尺寸的窗口计算下一尺度的J-image，重复上一步生成新的增长区域直到最小尺度；对剩余的像素根据Jvalue从小到大逐个纳入相邻的种子区域；最后，为解决过分割问题，生成对象区域的颜色直方图进行全局最优区域合并完成图像分割。