基于在线学习的遥感影像变化检测方法技术

本发明专利技术公开了一种基于在线学习的遥感影像变化检测方法，主要解决现有检测技术检测结果不稳定和精度低的问题。其实现过程是：获取两幅遥感影像；针对遥感影像类型构造两幅差异图像；对第一幅差异图像构造训练样本库并将其划分为视频帧形式的图像块集合；通过在线学习的策略用级联分类器逐个对帧图像块进行变化检测；然后，将所有帧图像块的检测结果拼接得到第一幅差异图像的检测结果CM1；再对第二幅差异图像进行类似处理得到检测结果CM2；将上述检测结果CM1和CM2进行灰度映射并融合，得到融合后的差异图像XF，再对XF聚类生成最终的变化检测结果。本发明专利技术对不同类型的遥感影像均可获得鲁棒性好、精度高的检测效果，可用于城市规划。

【技术实现步骤摘要】

【技术保护点】
一种基于在线学习的遥感影像变化检测方法，其特征在于：包括如下步骤：(1)获取两幅大小均为I×J的经过辐射校正与几何配准的遥感影像X1和X2，其中，I为遥感影像的行数，J为遥感影像的列数；(2)利用两幅遥感影像X1和X2构造两幅差异图像XL和XD；(3)针对第一幅差异图像XL构造基于2×2图像块的样本库P0和单像素样本库P1，并根据样本库P0初始化级联分类器的第一级，即均值分类器的阈值TH0；(4)将第一幅差异图像XL按从左到右、从上到下的顺序划分为大小为N×N视频帧形式的图像块集合其中N为偶数，i∈Z+且“Z+”为正整数，表示向上取整；(5)初始化图像块集合的索引值i＝1，开始对第1个帧图像块B1进行变化检测；(6)利用级联分类器对图像块集合的第i个帧图像块Bi进行变化检测，并对级联分类器进行优化更新；(7)i自加1，利用优化更新后的级联分类器对下一帧图像块进行变化检测；(8)重复步骤(6)‑步骤(7)，直到完成对帧图像块集合B的变化检测，得到对应的变化检测结果集合(9)将以上得到的对帧图像块集合B的变化检测结果集合C按从左到右、从上到下的顺序拼接成最终的变化检测结果图CM1，完成对第一幅差异图像XL的变化检测；(10)将步骤(2)中的另一幅差异图像XD，依照对第一幅差异图像XL的变化检测步骤(3)‑步骤(9)完成第二幅差异图像XD的变化检测，记变化检测结果图为CM2；(11)将两幅差异图像的变化检测结果图CM1和CM2映射为灰度图像A1和A2，并采用类主成分分析的方法对灰度图像A1和A2进行融合，得到融合后的差异图像XF；(12)用Kmeans聚类算法对融合后的差异图像XF进行聚类，生成最终的变化检测结果图XCD，完成对遥感影像变化信息的检测。...

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：张建龙，翟建峰，李洁，
申请(专利权)人：西安电子科技大学，
类型：发明
国别省市：陕西;61