[发明专利]基于特征融合的地表三维变化检测方法和装置

权利要求书

1.一种基于特征融合的地表三维变化检测方法，其特征在于，包括：

获取目标区域的第一遥感影像和第二遥感影像，所述第一遥感影像和所述第二遥感影像为不同时相的DOM影像；

对所述第一遥感影像和所述第二遥感影像进行配准及辐射一致性校正；

对配准及辐射一致性校正后的所述第一遥感影像和所述第二遥感影像分别进行识别分割；

根据识别分割结果分别确定所述第一遥感影像和所述第二遥感影像中的图像区域对应于不同时相的DSM模型中对应的地物目标；

根据所述第一遥感影像和所述第二遥感影像中的图像区域对应于DSM模型中的地物目标确定所述地物目标的三维变化信息。

2.根据权利要求1所述的基于特征融合的地表三维变化检测方法，其特征在于，对所述第一遥感影像和所述第二遥感影像进行配准，包括：

提取所述第一遥感影像和所述第二遥感影像中的特征点，确定所述第一遥感影像和所述第二遥感影像中的特征点对应的特征方向，根据所述第一遥感影像和所述第二遥感影像中的特征点及其对应的特征方向对所述第一遥感影像和所述第二遥感影像进行特征匹配，将所述第一遥感影像和所述第二遥感影像中的像素点在空间位置上进行配准。

3.根据权利要求2所述的基于特征融合的地表三维变化检测方法，其特征在于，所述提取所述第一遥感影像和所述第二遥感影像中的特征点，包括：

分别利用不同的高斯核分别对所述第一遥感影像和所述第二遥感影像进行高斯卷积，生成对应的第一平滑影像序列和第二平滑影像序列；

对所述第一平滑影像序列和所述第二平滑影像序列中相邻的影像利用高斯差分函数进行差分，生成对应的第一高斯差分影像序列和第二高斯差分影像序列；

从第一高斯差分影像序列和第二高斯差分影像序列中提取所述第一遥感影像和所述第二遥感影像的特征点。

4.根据权利要求3所述的基于特征融合的地表三维变化检测方法，其特征在于，所述确定所述第一遥感影像和所述第二遥感影像中的特征点对应的特征方向，包括：

分别将所述第一遥感影像和所述第二遥感影像中的特征点附近的影像局部的灰度梯度的最大方向确定为所述第一遥感影像和所述第二遥感影像中的特征点对应的特征方向。

5.根据权利要求4所述的基于特征融合的地表三维变化检测方法，其特征在于，对所述第一遥感影像和所述第二遥感影像进行辐射一致性校正，包括：

利用相对辐射校正模型对所述第一遥感影像和所述第二遥感影像进行辐射一致性校正，其中，所述相对辐射校正模型的生成过程如下：

对预设数量的遥感影像进行统计，获取每张遥感影像的每列像素的灰度值的统计直方图；

以其中一列像素的灰度值的统计直方图为期望直方图，其他列像素的灰度值的统计直方图为原始直方图，计算所述期望直方图和每个原始直方图的概率密度和累计概率密度；

将每个所述的原始直方图与所述期望直方图进行匹配，使得的每个所述的原始直方图的概率密度函数和所述期望直方图的概率密度函数相同，生成遥感影像的直方图查找表；

对每张遥感影像的直方图查找表进行最小二乘线性拟合，计算最优增益系数和偏置系数，生成相对辐射校正模型。

6.根据权利要求5所述的基于特征融合的地表三维变化检测方法，其特征在于，采用U-net网络模型对配准及辐射一致性校正后的所述第一遥感影像和所述第二遥感影像分别进行识别分割，其中，所述U-net网络模型包括收缩路径、扩展路径和分类层，所述收缩路径包括多个重复结构，每一个重复结构包括卷积层、修正线性单元和最大池化层以完成下采样，在每一次下采样操作中，都把特征通道的数量翻倍，所述扩展路径与所述收缩路径的结构对应，包括多个重复结构，每一个重复结构包括反卷积层、修正线性单元和反向传播层以完成上采样，在每一次上采样过程中，先将特征通道数量减半，然后将所述收缩路径中对应的裁剪过的特征图与反卷积的结果进行拼接，所述分类层用于输出对输入的遥感影像的识别结果及对应的概率。