本发明专利技术提供了一种基于三角网密集匹配的遥感影像变化区域确定方法及装置，包括：获取待处理的前期遥感影像和后期遥感影像；对前期遥感影像和后期遥感影像进行特征点匹配，得到前期遥感影像和后期遥感影像之间的初始匹配点集合；基于初始匹配点集合构建不规则三角网，并对不规则三角网中每个三角形内部的像素点进行密集匹配，得到前期遥感影像和后期遥感影像之间的目标密集匹配点集合；基于目标密集匹配点集合，确定前期遥感影像和后期遥感影像之间的变化区域。本发明专利技术不仅适用于多波段影像，同样适用于单波段影像，而且具备较高的稳定性和鲁棒性，可自动化批量化提取多时相遥感影像的变化区域。影像的变化区域。影像的变化区域。
【技术实现步骤摘要】
基于三角网密集匹配的遥感影像变化区域确定方法及装置
[0001]本专利技术涉及遥感影像变化检测
，尤其是涉及一种基于三角网密集匹配的遥感影像变化区域确定方法及装置。
技术介绍
[0002]目前，现有的遥感影像变化检测方法主要分为两大类：基于多尺度分割的方法和基于深度学习神经网络的方法。首先，现有的方法对数据有比较严苛的要求，需要提前对前后期影像进行自动配准处理，而且影像大多要求是多波段的；其次，基于多尺度分割的方法处理效率较低，而且地物类型的分类也需要人工的参与，处理精度往往取决于人工的介入程度，基于深度学习神经网络的方法需要提前训练大量的相关样本，训练调参时间占用较多；再次，现有的两大类方法的普适性较差，即换一批数据又需要重新对参数和效果进行评估试验。
技术实现思路
[0003]有鉴于此，本专利技术的目的在于提供一种基于三角网密集匹配的遥感影像变化区域确定方法及装置，不仅适用于多波段影像，同样适用于单波段影像，而且具备较高的稳定性和鲁棒性，可自动化批量化提取多时相遥感影像的变化区域。
[0004]第一方面，本专利技术实施例提供了一种基于三角网密集匹配的遥感影像变化区域确定方法，包括：
[0005]获取待处理的前期遥感影像和后期遥感影像；
[0006]对所述前期遥感影像和所述后期遥感影像进行特征点匹配，得到所述前期遥感影像和所述后期遥感影像之间的初始匹配点集合；
[0007]基于所述初始匹配点集合构建不规则三角网，并对所述不规则三角网中每个三角形内部的像素点进行密集匹配，得到所述前期遥感影像和所述后期遥感影像之间的目标密集匹配点集合；
[0008]基于所述目标密集匹配点集合，确定所述前期遥感影像和所述后期遥感影像之间的变化区域。
[0009]在一种实施方式中，对所述前期遥感影像和所述后期遥感影像进行特征点匹配，得到所述前期遥感影像和所述后期遥感影像之间的初始匹配点集合，包括：
[0010]构建所述前期遥感影像对应的前期金字塔影像和所述后期遥感影像对应的后期金字塔影像；其中，所述前期金字塔影像和所述后期金字塔影像均包括多个影像层；
[0011]从所述前期遥感影像中提取多个待匹配特征点；
[0012]通过不同尺寸的滑动窗口，多次遍历所述前期金字塔影像的每个影像层和所述后期金字塔影像的每个影像层，以在每次遍历过程中利用多个特征点匹配算法对每个所述待匹配特征点进行特征点匹配，得到每次遍历过程对应的匹配点集合；
[0013]对于每个所述待匹配特征点，如果在每次遍历过程对应的匹配点集合中，该待匹
配特征点的匹配结果均一致，则保留该匹配特征点和所述匹配特征点的所述匹配结果，以得到初始匹配点集合。
[0014]在一种实施方式中，对所述不规则三角网中每个三角形内部的像素点进行密集匹配，得到所述前期遥感影像和所述后期遥感影像之间的目标密集匹配点集合，包括：
[0015]对所述不规则三角网中每个三角形内部的像素点进行密集匹配，得到所述前期遥感影像和所述后期遥感影像之间的初始密集匹配点集合；
[0016]确定所述初始密集匹配点集合中每个密集匹配点的仿射变换误差值，如果所述密集匹配点的所述仿射变换误差值大于预设误差阈值，则将所述密集匹配点从所述初始密集匹配点集合中剔除，以得到中间密集匹配点集合；
[0017]检测所述中间密集匹配点集合中的漏匹配点，并对所述漏匹配点进行最近邻匹配，得到所述前期遥感影像和所述后期遥感影像之间的目标密集匹配点集合。
[0018]在一种实施方式中，检测所述中间密集匹配点集合中的漏匹配点，包括：
[0019]将所述中间密集匹配点集合，划分为所述不规则三角网中每个三角形对应的密集匹配点子集合；
[0020]循环所述不规则三角网中每个三角形，根据预设密集匹配程度确定每个所述三角形对应的密集匹配点子集合中未匹配成功的所述像素点，并将未匹配成功的所述像素点确定为漏匹配点。
[0021]在一种实施方式中，对所述漏匹配点进行最近邻匹配，得到所述前期遥感影像和所述后期遥感影像之间的目标密集匹配点集合，包括：
[0022]确定所述漏匹配点与每个匹配成功的所述像素点之间的距离，并根据所述距离从每个匹配成功的所述像素点中确定多个目标像素点；
[0023]基于每个所述目标像素点构建仿射变换模型；
[0024]通过所述仿射变换模型对所述漏匹配点进行特征点匹配，以得到所述前期遥感影像和所述后期遥感影像之间的目标密集匹配点集合。
[0025]在一种实施方式中，基于所述目标密集匹配点集合，确定所述前期遥感影像和所述后期遥感影像之间的变化区域，包括：
[0026]将所述前期遥感影像划分为多个影像分块；
[0027]基于所述目标密集匹配点集合，确定每个所述影像分块中包含的密集匹配点数量；
[0028]根据所述前期遥感影像的总像素数量、无效像素数量、所述密集匹配点数量和预设密集匹配程度，确定每个所述影像分块的匹配成功率；
[0029]如果所述影像分块的所述匹配成功率小于预设成功率阈值，则确定所述影像分块为所述前期遥感影像和所述后期遥感影像之间的变化区域。
[0030]在一种实施方式中，根据所述前期遥感影像的总像素数量、无效像素数量、所述密集匹配点数量和预设密集匹配程度，确定每个所述影像分块的匹配成功率，包括：
[0031]确定所述前期遥感影像的总像素数量与无效像素数量之间的差值；
[0032]对于每个所述影像分块，确定该影像分块中包含的所述密集匹配点数量和预设密集匹配程度之间的乘积；
[0033]将所述差值与所述乘积的比值，确定为该影像分块的匹配成功率。
[0034]第二方面，本专利技术实施例还提供一种基于三角网密集匹配的遥感影像变化区域确定装置，包括：
[0035]影像获取模块，用于获取待处理的前期遥感影像和后期遥感影像；
[0036]初匹配模块，用于对所述前期遥感影像和所述后期遥感影像进行特征点匹配，得到所述前期遥感影像和所述后期遥感影像之间的初始匹配点集合；
[0037]密集匹配模块，用于基于所述初始匹配点集合构建不规则三角网，并对所述不规则三角网中每个三角形内部的像素点进行密集匹配，得到所述前期遥感影像和所述后期遥感影像之间的目标密集匹配点集合；
[0038]变化区域确定模块，用于基于所述目标密集匹配点集合，确定所述前期遥感影像和所述后期遥感影像之间的变化区域。
[0039]第三方面，本专利技术实施例还提供一种电子设备，包括处理器和存储器，所述存储器存储有能够被所述处理器执行的计算机可执行指令，所述处理器执行所述计算机可执行指令以实现第一方面提供的任一项所述的方法。
[0040]第四方面，本专利技术实施例还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机可执行指令，所述计算机可执行指令在被处理器调用和执行时，计算机可执行指令促使处理器实现第一方面提供的任一项所述的方法本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于三角网密集匹配的遥感影像变化区域确定方法，其特征在于，包括：获取待处理的前期遥感影像和后期遥感影像；对所述前期遥感影像和所述后期遥感影像进行特征点匹配，得到所述前期遥感影像和所述后期遥感影像之间的初始匹配点集合；基于所述初始匹配点集合构建不规则三角网，并对所述不规则三角网中每个三角形内部的像素点进行密集匹配，得到所述前期遥感影像和所述后期遥感影像之间的目标密集匹配点集合；基于所述目标密集匹配点集合，确定所述前期遥感影像和所述后期遥感影像之间的变化区域。2.根据权利要求1所述的基于三角网密集匹配的遥感影像变化区域确定方法，其特征在于，对所述前期遥感影像和所述后期遥感影像进行特征点匹配，得到所述前期遥感影像和所述后期遥感影像之间的初始匹配点集合，包括：构建所述前期遥感影像对应的前期金字塔影像和所述后期遥感影像对应的后期金字塔影像；其中，所述前期金字塔影像和所述后期金字塔影像均包括多个影像层；从所述前期遥感影像中提取多个待匹配特征点；通过不同尺寸的滑动窗口，多次遍历所述前期金字塔影像的每个影像层和所述后期金字塔影像的每个影像层，以在每次遍历过程中利用多个特征点匹配算法对每个所述待匹配特征点进行特征点匹配，得到每次遍历过程对应的匹配点集合；对于每个所述待匹配特征点，如果在每次遍历过程对应的匹配点集合中，该待匹配特征点的匹配结果均一致，则保留该匹配特征点和所述匹配特征点的所述匹配结果，以得到初始匹配点集合。3.根据权利要求1所述的基于三角网密集匹配的遥感影像变化区域确定方法，其特征在于，对所述不规则三角网中每个三角形内部的像素点进行密集匹配，得到所述前期遥感影像和所述后期遥感影像之间的目标密集匹配点集合，包括：对所述不规则三角网中每个三角形内部的像素点进行密集匹配，得到所述前期遥感影像和所述后期遥感影像之间的初始密集匹配点集合；确定所述初始密集匹配点集合中每个密集匹配点的仿射变换误差值，如果所述密集匹配点的所述仿射变换误差值大于预设误差阈值，则将所述密集匹配点从所述初始密集匹配点集合中剔除，以得到中间密集匹配点集合；检测所述中间密集匹配点集合中的漏匹配点，并对所述漏匹配点进行最近邻匹配，得到所述前期遥感影像和所述后期遥感影像之间的目标密集匹配点集合。4.根据权利要求3所述的基于三角网密集匹配的遥感影像变化区域确定方法，其特征在于，检测所述中间密集匹配点集合中的漏匹配点，包括：将所述中间密集匹配点集合，划分为所述不规则三角网中每个三角形对应的密集匹配点子集合；循环所述不规则三角网中每个三角形，根据预设密集匹配程度确定每个所述三角形对应的密集匹配点子集合中未匹配成功的所述像素点，并将未匹配成功的所述像素点确定为漏匹配点。5.根据权利要求3所述的基于三角网密集...
【专利技术属性】
技术研发人员：修晓龙，吴瑞姣，陈光剑，邓西鹏，黄裕瑶，
申请(专利权)人：福建省地质测绘院福建省地质科学研究所，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。