[发明专利]一种高分辨率遥感图像的变化检测方法有效
申请号: | 201110103718.X | 申请日: | 2011-04-25 |
公开(公告)号: | CN102169545A | 公开(公告)日: | 2011-08-31 |
发明(设计)人: | 霍春雷;潘春洪 | 申请(专利权)人: | 中国科学院自动化研究所 |
主分类号: | G06K9/62 | 分类号: | G06K9/62 |
代理公司: | 中科专利商标代理有限责任公司 11021 | 代理人: | 梁爱荣 |
地址: | 100190 *** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | 本发明是一种高分辨率遥感图像变化检测方法,包括:步骤S1:提取图像多尺度变化特征;步骤S2:在最低尺度上,利用局部特征和渐进直推式支持向量机计算最低尺度上的变化检测结果;步骤S3:采用“由粗到精、逐层加细”的策略对最低尺度的变化检测结果进行逐层加细。本发明方法综合利用了不同尺度下变化特征的可分性,反映了变化的尺度依赖性;采用“由粗到精、逐层加细”的多尺度变化检测策略,反映了变化的尺度传播特性,模拟了人眼在观察变化时的层次性,大大提高了计算效率和鲁棒性。本发明可以广泛应用于灾害检测、目标监测、电子地图更新等诸多应用系统中。 | ||
搜索关键词: | 一种 高分辨率 遥感 图像 变化 检测 方法 | ||
【主权项】:
一种高分辨率遥感图像的变化检测方法,其特征在于,实现所述方法的步骤包括:步骤S1:利用小波变换分别对已配准多时相遥感图像中两幅图像的每个波段进行多尺度分解,提取每一个尺度上的变化特征,计算并得到多尺度多时相变化特征;步骤S2:在最低尺度上,从多时相图像中提取显著区域,提取最低尺度下的变化特征训练样本,利用局部特征和渐进直推式支持向量机对最低尺度上的变化检测特征进行分类,得到最低尺度上的变化检测结果;步骤S3:采用“由粗到精、逐层加细”的策略对最低尺度的变化检测结果进行逐层加细,根据当前尺度的分类结果计算可靠区域和不可靠区域,对可靠区域的结果传播到上一尺度,不可靠区域结果利用渐进直推式支持向量机和多尺度变化特征重新分类,重复上述步骤直到最高尺度,输出变化检测结果。
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