【技术实现步骤摘要】
一种基于色彩空间平滑和改进频率调谐显著模型的高分图像变化检测方法
本专利技术涉及图像处理
，特别涉及一种基于色彩空间平滑和改进频率调谐显著模型的高分图像变化检测方法。
技术介绍
随着卫星图像分辨率的提高，高分辨率遥感数据虽然细节信息丰富，但数据量增加、噪声干扰严重，使得多时相遥感图像自动识别变化区域的难度提高，相应的数据处理技术也很难满足应用的要求。另外，尽管高分辨率遥感图像各地物边缘明显，结构和纹理信息丰富，但现阶段基于特征级和像素级的变化检测方法无法克服检测精度不足的问题；而基于目标级检测方法，虽然精度上有所改善，但是人工参与较多、自动化程度不高，且检测精度依赖于目标获取(分割、分类)精度，从而影响变化检测后续的处理及应用。专利申请号：CN201210231787.3中提出了一种基于改进C-V模型的SAR图像变化检测方法，通过改进的C-V水平集对差异图进行分割，具有较高的分割精确度，能够有效地提取变化信息；但是对不同时刻的图像之间变化信息不能精准的检测。
技术实现思路
本专利技术要解决的技术问题是提供一种基于色彩空间平滑和改进频率调谐显著模型的高分图像变化检...
【技术保护点】
1.一种基于色彩空间平滑和改进频率调谐显著模型的高分图像变化检测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1,获取图像差值图和对数比值图，对所述差值图和对数比值图进行分解，然后将分解后的图像融合，得到融合差异图像；S2,在得到的融合差异图像的基础上，对融合差异图像进行基于金字塔Mean Shift的色彩空间平滑，去除融合差异图像中的干扰区域，保留融合差异图像中的变化区域；S3,针对平滑后的融合差异图像，采用改进频率调谐显著模型对融合差异图像边缘进行保护，得到变化可分离性大的差异图像；S4,基于二维直方图阀值算法对变化可分离性大的差异图像进行变化信息提取，并对变化结果采用形态学算法进...
【技术特征摘要】
1.一种基于色彩空间平滑和改进频率调谐显著模型的高分图像变化检测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1,获取图像差值图和对数比值图，对所述差值图和对数比值图进行分解，然后将分解后的图像融合，得到融合差异图像；S2,在得到的融合差异图像的基础上，对融合差异图像进行基于金字塔MeanShift的色彩空间平滑，去除融合差异图像中的干扰区域，保留融合差异图像中的变化区域；S3,针对平滑后的融合差异图像，采用改进频率调谐显著模型对融合差异图像边缘进行保护，得到变化可分离性大的差异图像；S4,基于二维直方图阀值算法对变化可分离性大的差异图像进行变化信息提取，并对变化结果采用形态学算法进行后处理得到最终变化的结果图。2.根据权利要求1所述的一种基于色彩空间平滑和改进频率调谐显著模型的高分图像变化检测方法，其特征在于，所述步骤S1中将差值图和对数比值图进行分解和融合包括以下步骤：S11,将所述差值图像和对数比值图像经过三级小波分解后得到低频系数和对应的高频系数；S12,对S11中所述的低频系数采用平均加权处理得到融合后的低频系数；S13,对S11中所述的高频系数利用最大光谱融合处理得到融合后的高频系数；S14,将S12中所述的融合后的低频系数与S13中所述的融合后的高频系数通过小波反变换重构得到融合差异图像。3.根据权利要求1所述的一种基于色彩空间平滑和改进频率调谐显著模型的高分图像变化检测方法，其特征在于，所述步骤S2中首先对差异融合图像进行高斯金字塔构建，然后从上到下逐级进行MeanShift过程。4.根据权利要求3所述的一种基于色彩空间平滑和改进频率调谐显著模型的高分图像变化检测方法，其特征在于，所述MeanShift过程包括以下步骤：S21,对于融合差异图像上任意一点，以该点为圆心两个核心半径为半径做5维空间球体；S22,在构建的空间球体内部，求所有样本点相对于中心点的色彩向量之和；S23,移动迭代空间的中心点到该向量的终点，并再次计算该球形空间中所有样本...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈进，詹明，郭庆乐，张均萍，陈东，田铠侨，冯莉，陈阳，王雄，
申请(专利权)人：北京市遥感信息研究所，
类型：发明
国别省市：北京,11
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