一种基于对象的高分辨率遥感影像变化检测方法及系统技术方案

本发明专利技术属于影像变化检测技术领域，公开了一种基于对象的高分辨率遥感影像变化检测方法及系统，包括对高分辨率遥感数据时相进行辐射校正、几何校正；对校正后的高分辨率遥感数据依次进行对等组滤波、颜色量化、J值计算、空间分割处理；使用SSIM与PSNR两种相似性测度分别对对象的相似性进行定量评价；利用多尺度融合策略进行变化检测，使用景观格局指数中的分维数过滤检测结果中的疑似误检区域得到变化检测结果。本发明专利技术提供了一种不易受噪声影响的，应用图像纹理特征进行变化检测的OOCD变化检测方法，构建了一个变化检测框架，能够快速准确地检测出具体的变化区域。准确地检测出具体的变化区域。准确地检测出具体的变化区域。

【技术实现步骤摘要】
Resolution Triplet Network，HRTNet)框架，作用于高分辨率遥感图像。其使用一个动态初始模块来增强表示多尺度特征的能力，使整体模型对不同大小的变化区域更加敏感。利用差分图像中包含的时间特征，确保了模型对表面变化的关注，增强了其对伪变化识别的鲁棒性。该框架的可以识别感兴趣的变化信息，过滤掉不相关的变化信息的干扰。
[0007]面向对象的变化检测(Object
‑
Oriented Change Detection,OOCD)算法主要分为三类：基于类对象的、基于图像对象的和基于多时相对象的方法。基于类对象的方法高度依赖于图像分类的准确性，而图像分类的高精度则依赖于训练样本的质量和数量。通过设置阈值，基于图像对象的方法可以直接比较不同的时间图像。然而，多时相图像的独立分割结果呈现出不同的大小和形状，这使得对象难以被找到。
[0008]现有技术10利用合并的多时相图像分割结果构建图像目标，计算归一化植被指数(Normalized Difference Vegetation Index，NDVI)、平均值和标准差，并将其作为变化指标。其本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于对象的高分辨率遥感影像变化检测方法，其特征在于，所述基于对象的高分辨率遥感影像变化检测方法包括：首先，对高分辨率遥感数据进行辐射校正、几何校正；对校正后的高分辨率遥感数据依次进行对等组滤波、颜色量化、J值计算、空间分割处理；其次，使用SSIM与PSNR两种相似性测度分别对对象的相似性进行定量评价；利用多尺度融合策略进行变化检测，使用景观格局指数中的分维数过滤检测结果中的疑似误检区域得到变化检测结果。2.如权利要求1所述基于对象的高分辨率遥感影像变化检测方法，其特征在于，所述基于对象的高分辨率遥感影像变化检测方法包括以下步骤：步骤一，对高分辨率遥感数据进行辐射校正、几何校正；通过对等组滤波对两幅经过校正的遥感图像进行平滑与去噪；步骤二，通过使用修改的快速K均值聚类，合并颜色相近的聚类得到颜色量化图像；步骤三，在不同的尺度上对量化图像进行JSEG图像分割得到多尺度地物对象；使用SSIM与PSNR两种相似性测度分别对对象的相似性进行定量评价；步骤四，利用多尺度融合策略进行变化检测；使用景观格局指数中的分维数过滤疑似误检区域得到变化检测结果。3.如权利要求2所述基于对象的高分辨率遥感影像变化检测方法，其特征在于，所述通过对等组滤波对两幅经过校正的遥感图像进行平滑与去噪包括：(1)计算d
i
(n)的一阶差分f
i
(n)：f
i
(n)＝d
i+1
(n)
‑
d
i
(n)；其中，d
i
(n)表示窗口内所有像素到中心像素x0(n)的欧式距离；(2)利用下式对x
i
(n)的前后各M个点进行测试，判断各个点否属于脉冲噪声：f
i
(n)≤α；其中，M＝w/2，窗口大小的一半；α对于高度损坏的图像设置为较大值，对于轻微损坏的图像设置为较小值；(3)若f
i
(n)不满足α，则将j≤i或j>i的终点x
j
(n)视为脉冲噪声并去除；剩下的d
j
(n)用于估计真正地对等组；(4)将像素x0(n)替换为对等组成员的加权平均值：其中，w
i
表示标准高斯滤波权值；(5)若x0(n)属于脉冲噪声，并且没有对等组，则所述位置的真实对等组通过窗口中的其他对等像素进行估计。4.如权利要求2所述基于对象的高分辨率遥感影像变化检测方法，其特征在于，所述通过使用修改的快速K均值加加聚类并合并颜色相近的聚类进行颜色量化得到颜色量化图像包括：1)获取对等组滤波的过程中获取得每个对等组最大距离T(n)：T(n)＝d
m(n)
‑1(n)；
其中，d
i
(i＝0，m(n)
‑
1)表示对等组成员像素到中心像素的距离；m(n)表示对等组的大小，为对等组成员数量；2)得到地对等组的最大距离T(n)的值以像素x(n)为中心的表示局部区域的平滑度，且利用下式计算每个像素x(n)的权重v(n)：v(n)＝exp(
‑
T(n))；3)利用下式确定颜色量化中聚类的初始数量K：K＝βT
avg
；其中，T
avg
表示T(n)的平均值，β表示参数；4)设置聚类中心的更新规则包含像素权重质心；通过下式计算一个颜色类C
i
的质心c
i
：5)使用结合权重的K均值加加确定初始聚类的中心，利用下式进行加权失真测量值，确定待拆分集群，直到达到初始的集群数量K：D
i
＝∑v(n)||x(n)
‑
c
i
||2,x(n)∈C
i
；6)对相近的聚类进行合并，令两个质心之间的最小距离满足预设的阈值，分配每一个像素到最近的聚类质心，得到颜色量化图像。5.如权利要求2所述基于对象的高分辨率遥感影像变化检测方法，其特征在于，所述在不同的尺度上对量化图像进行JSEG图像分割得到多尺度地物对象包括：(1)确定颜色量化图像的所有N个点的集合得到点集Z，将Z按颜色类分成C部分，Z＝{Zi，1≤i≤C}，计算点集Z
i
...

【专利技术属性】
技术研发人员：行敏锋，杨圆圆，李俊谦，
申请(专利权)人：电子科技大学长三角研究院湖州，
类型：发明
国别省市：