[发明专利]一种图像变化检测方法

摘要

本发明公开了一种图像变化检测方法，应用于同一地区不同时期的遥感图像变化区域检测问题，所述方法包括：通过对所述图像的对数比值差异图进行双边滤波得到初始差异图；通过对上述初始差异图进行频率调谐显著性区域检测得到显著图；通过对所述显著图进行局部熵计算得到加熵显著图；根据小波变换法融合初始差异图和加熵显著图得到融合图；通过最大类间方差法对融合图进行分割得到最终的变化检测结果图。本发明将显著性检测模型引入到变化检测问题中，对差异图和显著图进行融合，在保留图像细节的基础上最大程度地突出变化区域，利于进一步提取和分析。实验结果表明，本发明方法能够有效地降低误检率，提高了变化检测结果的精度。

主权项

1.一种图像变化检测方法，应用于同一地区不同时期的遥感图像，其特征在于，包括以下步骤：通过对所述遥感图像的对数比值差异图进行双边滤波得到初始差异图；通过对所述初始差异图进行频率调谐显著性区域检测得到显著图；所述通过对所述初始差异图进行频率调谐显著性区域检测得到显著图的步骤，包括：步骤1：使用高斯滤波器对所述初始差异图进行平滑处理；步骤2：将平滑处理后的图像从RGB颜色空间转换到Lab颜色空间，以获得亮度特征和颜色特征；步骤3：计算各亮度特征和颜色特征在整幅图像上的均值；步骤4：在各亮度特征和颜色特征下，计算每个像素点与整幅图像均值之间的距离；步骤5：融合所有亮度特征和颜色特征，得到每个像素点的最终显著性值，从而得到显著图；通过对所述显著图进行局部熵计算得到加熵显著图；所述通过对所述显著图进行局部熵计算得到加熵显著图，求取过程为：确定局部窗口的范围，定义为M×N；计算所述局部窗口M×N内的灰度分布，记为pij；利用所述灰度分布p_ij计算图像中像素点(i，j)的局部熵，公式为：得到全图局部熵，记为加熵显著图；根据小波变换法融合所述初始差异图和加熵显著图得到融合图；所述根据小波变换法融合所述初始差异图和加熵显著图得到融合图，方法如下：选择Haar小波基对所述初始差异图和加熵显著图分别进行小波变换，分解层数为两层；使用加权平均法对小波变换后的图像进行融合；对融合后的图像进行反变换，得到最终融合图；所述加权平均法的融合规则为：低频系数公式为：Cj+1，F(m，n)＝0.75×Cj+1，I(m，n)+0.25×Cj+1，S(m，n)，其中，Cj+1，F(m，n)，Cj+1，I(m，n)和Cj+1，S(m，n)分别表示融合图DF、初始差异图DI和加熵显著图DS在像素点(m，n)处的第j+1层的小波变换近似系数；高频系数为加熵显著图经小波变换后的高频系数；通过最大类间方差法对所述融合图进行分割得到最终的变化检测结果图。