一种基于多特征证据融合与结构相似度的遥感图像变化检测方法技术

本发明专利技术公开了一种基于多特征证据融合与结构相似度的遥感图像变化检测方法，包括如下步骤：步骤1：对于每个时相的遥感图像，进行辐射校正和几何校正，确保图像的几何和辐射一致性，并进行影像配准；步骤2：计算每个像素的灰度值，构成灰度图像，提取图像中的边缘信息，捕捉图像的纹理信息，计算图像中每个像素的梯度值，表示灰度的变化程度；步骤3：将各个特征图像按权重进行加权融合，得到综合特征图像；步骤4：对于不同时相的综合特征图像，计算其结构相似度指标；步骤5：确定适当的阈值来区分变化和非变化区域；步骤6：对变化图像进行形态学处理。本发明专利技术在综合性能、准确性和适应性方面具有明显的优势，可以提高遥感图像变化检测的效果和可靠性。果和可靠性。果和可靠性。

【技术实现步骤摘要】
一种基于多特征证据融合与结构相似度的遥感图像变化检测方法


[0001]本专利技术涉及种遥感图像变化内容
，特别涉及一种基于多特征证据融合与结构相似度的遥感图像变化检测方法。

技术介绍

[0002]遥感图像变化检测是指在不同时相的遥感图像中，识别和分析地物或景物发生的变化情况。这项技术在许多应用领域中都具有重要意义，如环境监测、城市规划、农业管理等。然而，由于遥感图像中存在多种复杂的干扰因素，如光照变化、大气影响、传感器差异等，以及地物自身的变化多样性，准确地检测和分析图像中的变化是一项具有挑战性的任务。

技术实现思路

[0003]为了解决以上问题，本专利技术提供了一种基于多特征证据融合与结构相似度的遥感图像变化检测方法。
[0004]为实现上述目的，本专利技术所采用的技术方案如下：
[0005]一种基于多特征证据融合与结构相似度的遥感图像变化检测方法，包括如下步骤：
[0006]步骤1：对于每个时相的遥感图像，进行辐射校正和几何校正，确保图像的几何和辐射一致性，并进行影像配准，将不同时相的图像对齐，以消除位置偏差；
[0007]步骤2：计算每个像素的灰度值，构成灰度图像，提取图像中的边缘信息，捕捉图像的纹理信息，计算图像中每个像素的梯度值，表示灰度的变化程度；
[0008]步骤3：将各个特征图像按权重进行加权融合，得到综合特征图像；
[0009]步骤4：对于不同时相的综合特征图像，计算其结构相似度指标；
[0010]步骤5：确定适当的阈值来区分变化和非变化区域，根据结构相似度指标和阈值进行变化检测，生成变化图像；
[0011]步骤6：对变化图像进行形态学处理。
[0012]进一步的：所述步骤1包括：
[0013]确定辐射校正参考图像，将图像中的像素值转换为物理辐射亮度，对图像进行辐射校正操作；
[0014]根据地面控制点进行图像的几何校正；
[0015]选择一个参考图像作为基准图像，根据图像的特征点或特征描述子，计算图像之间的几何变换关系，根据计算得到的几何变换关系，对待配准的图像进行变换，使其与基准图像对齐。
[0016]进一步的：所述步骤2包括：
[0017]对每个时相的遥感图像进行灰度化处理，将彩色或多光谱图像转换为灰度图像；
[0018]根据图像中像素的灰度梯度变化来识别边缘，生成边缘强度图像通过检测目标边界来捕捉图像的变化信息；
[0019]使用纹理描述符来提取图像的纹理特征，将每个像素与其邻域像素进行比较，生成二进制编码来描述像素灰度分布的纹理信息，通过计算图像中每个像素的LBP值，得到表示纹理特征的LBP图像；
[0020]通过计算图像中每个像素的梯度幅值和方向提取梯度特征，计算每个像素的梯度幅值和方向，生成梯度幅值图像和梯度方向图像，用于表示图像的梯度特征。
[0021]进一步的：所述步骤3包括：
[0022]对每个特征图像进行归一化，将其像素值缩放到相同的范围；
[0023]对每个特征图像乘以对应的权重，得到加权后的特征图像；
[0024]将加权后的特征图像进行逐像素相加，得到综合特征图像，使用以下公式表示每个特征图像的加权融合
[0025]F＝w1*F1+w2*F2+...+wn*Fn
[0026]其中，F表示综合特征图像，Fi表示第i个特征图像，wi表示第i个特征图像的权重。
[0027]进一步的：所述步骤4包括：
[0028]将不同时相的综合特征图像进行归一化，将像素值范围映射到[0,1]之间，将综合特征图像分割成若干个大小相等的非重叠块，对于每个块，分别计算其亮度相似度、对比度相似度和结构相似度，亮度相似度衡量了图像的整体亮度差异，对应于图像的均值，对比度相似度衡量了图像的对比度差异，对应于图像的标准差，结构相似度衡量了图像的结构信息差异，对应于图像的协方差，对于每个块的亮度相似度、对比度相似度和结构相似度，计算加权平均，得到整体的亮度相似度、对比度相似度和结构相似度，计算综合的结构相似度指数。
[0029]进一步的：所述步骤5包括：
[0030]对于每个像素位置，计算不同时相综合特征图像之间的结构相似度指标，确定阈值区分变化和非变化区域，对于每个像素位置，将其结构相似度指标与预先确定的阈值进行比较，如果结构相似度指标超过阈值，则判定为变化区域，否则判定为非变化区域，根据变化检测结果，生成二值变化图像或标记变化区域。
[0031]进一步的：所述步骤6包括：
[0032]对经过形态学处理的变化图像进行目标提取，使用阈值分割将像素根据其灰度值与预先设定的阈值进行分类，形成二值图像，使用区域生长算法从已知的种子点开始，逐渐生长与种子点相连且符合一定条件的像素区域，对提取的变化区域进行分类，对分类后的变化目标进行解译和分析。
[0033]本专利技术与现有技术相比，所取得的技术进步在于：
[0034]综合多种特征：本方法综合利用了多种特征，包括灰度特征、边缘特征、纹理特征和梯度特征。通过结合不同特征的信息，可以更全面地描述和捕捉遥感图像中的变化。
[0035]高灵敏度和准确性：通过使用多个特征进行融合，本方法能够提高变化检测的灵敏度和准确性。每个特征都可以从不同的角度捕捉图像的变化信息，相互补充和强化，从而提高了变化检测的性能。
[0036]结构相似度分析：采用结构相似度指标对综合特征图像进行分析，可以量化地评
估图像之间的结构相似性。这有助于减少误检和漏检，并提高变化检测的可靠性和鲁棒性。
[0037]适用性广泛：本方法可以应用于各种遥感图像变化检测场景，包括自然环境、城市区域和农业等。由于综合了多种特征和结构相似度分析，它可以适应不同类型的变化和背景，具有较好的适应性和普适性。
[0038]可扩展性和灵活性：本方法具有一定的可扩展性和灵活性。可以根据具体的应用需求选择合适的特征和权重分配策略。同时，也可以根据需要添加新的特征或调整权重，以适应不同的变化检测任务。
[0039]综上所述，这种基于多特征证据融合与结构相似度的遥感图像变化检测方法在综合性能、准确性和适应性方面具有明显的优势，可以提高遥感图像变化检测的效果和可靠性。
附图说明
[0040]附图用来提供对本专利技术的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本专利技术的实施例一起用于解释本专利技术，并不构成对本专利技术的限制。
[0041]在附图中：
[0042]图1为本专利技术的流程图。
具体实施方式
[0043]下面这几个具体的实施例可以相互结合，对于相同或相似的概念或过程可能在某些实施例中不再赘述。下面将结合附图，对本专利技术的实施例进行描述。
[0044]如图1所示的，一种基于多特征证据融合与结构相似度的遥感图像变化检测方法，包括如下步骤：
[0045]步骤1：对于每个时相的遥感图像，进行辐射校正和几何校正，确保图像的几何和辐射一致本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于多特征证据融合与结构相似度的遥感图像变化检测方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1：对于每个时相的遥感图像，进行辐射校正和几何校正，确保图像的几何和辐射一致性，并进行影像配准，将不同时相的图像对齐，以消除位置偏差；步骤2：计算每个像素的灰度值，构成灰度图像，提取图像中的边缘信息，捕捉图像的纹理信息，计算图像中每个像素的梯度值，表示灰度的变化程度；步骤3：将各个特征图像按权重进行加权融合，得到综合特征图像；步骤4：对于不同时相的综合特征图像，计算其结构相似度指标；步骤5：确定适当的阈值来区分变化和非变化区域，根据结构相似度指标和阈值进行变化检测，生成变化图像；步骤6：对变化图像进行形态学处理。2.根据权利要求1所述的一种基于多特征证据融合与结构相似度的遥感图像变化检测方法，其特征在于，所述步骤1包括：确定辐射校正参考图像，将图像中的像素值转换为物理辐射亮度，对图像进行辐射校正操作；根据地面控制点进行图像的几何校正；选择一个参考图像作为基准图像，根据图像的特征点或特征描述子，计算图像之间的几何变换关系，根据计算得到的几何变换关系，对待配准的图像进行变换，使其与基准图像对齐。3.根据权利要求2所述的一种基于多特征证据融合与结构相似度的遥感图像变化检测方法，其特征在于，所述步骤2包括：对每个时相的遥感图像进行灰度化处理，将彩色或多光谱图像转换为灰度图像；根据图像中像素的灰度梯度变化来识别边缘，生成边缘强度图像通过检测目标边界来捕捉图像的变化信息；使用纹理描述符来提取图像的纹理特征，将每个像素与其邻域像素进行比较，生成二进制编码来描述像素灰度分布的纹理信息，通过计算图像中每个像素的LBP值，得到表示纹理特征的LBP图像；通过计算图像中每个像素的梯度幅值和方向提取梯度特征，计算每个像素的梯度幅值和方向，生成梯度幅值图像和梯度方向图像，用于表示图像的梯度特征。4.根据权利要求3所述的一种基于多特征证据融合与结构相似度的遥感图像变化检测方法，其特征在于，所述步骤3包...

【专利技术属性】
技术研发人员：宋旭，周宏宇，支现方，周鹭，刘国英，吴亮，
申请(专利权)人：安阳师范学院，
类型：发明
国别省市：