基于treelet融合和水平集分割的遥感图像变化检测制造技术

本发明专利技术公开了一种基于treelet融合和水平集分割的遥感图像变化检测方法，主要解决现有变化检测方法存在较多伪变化信息的问题。其实现过程是：输入两时相遥感图像，对每幅图像分别进行均值漂移滤波，得到两时相滤波后图像并分别对其进行3次不同层数下的二维平稳小波分解，对相同分解层数对应方向子带的小波系数矩阵做差；采用sobel算子对得到的水平、垂直方向小波系数差矩阵进行增强并进行二维小波逆变换重构；采用treelet算法融合不同分解层数的重构图像得到最终的差异图，对该差异图进行水平集分割得到变化检测结果。本发明专利技术能够有效提高变化检测结果的精度，同时较好的保持变化区域的边缘特征，可用于对自然灾害的分析、土地资源监测等领域。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于图像处理
，具体来说是一种基于treelet融合和水平集分割遥感图像变化检测方法，可用于土地资源监测、自然灾害分析、城市发展规划等诸多领域的遥感图像分析。
技术介绍
遥感图像变化检测技术是遥感图像研究的重要组成部分，它对同一地点不同时期的图像进行比较分析，根据图像之间的差异来得到人们需要的地物变化信息。在遥感图像的变化检测方法中，最简单常见的方法是直接对图像灰度值进行差分得到差异影像，利用阈值区分变化类和非变化类。然而不同时刻之间的遥感图像由于光照、 辐射等因素造成图像灰度值存在偏差，简单对图像的灰度做差得到差异图的变化检测方法结果中会存在较多的伪变化信息，同时，如何精确的估计阈值一直是一个瓶颈问题。为了提高变化检测结果的精度，有关学者提出了许多改进的方法=Yakoub Bazi等学者于2009年在会议文章“A Variational Level-Set Method for Unsupervised Change Detection in Remote Sensing Images”中提出基于CV模型的变化检测方法，2010年作者在上述会议文章的基础上进一步完本文档来自技高网...

【技术保护点】
１．一种基于ｔｒｅｅｌｅｔ融合和水平集分割的遥感图像变化检测方法，包括如下步骤：（１）对输入的两幅已配准的大小均为ｍ×ｎ的多时相遥感图像Ｉ１和Ｉ２分别进行均值漂移滤波，得到滤波后图像Ｘ１和Ｘ２；（２）对滤波后图像Ｘ１和Ｘ２分别进行３次二维平稳小波分解，且每一幅滤波后图像３次分解的最高分解层数分别为ｓ（ｓ＝１，．．．３），一次二维平稳小波分解得到四个小波系数矩阵，即一个低频系数矩阵和三个分别表示水平、垂直、对角方向的高频小波系数矩阵；（３）对滤波后图像Ｘ１和Ｘ２相同分解层数下对应方向子带的小波系数矩阵做差，得到每一个分解层ｓ的低频小波系数差矩阵和三个分别表示水平、垂直、对角方向的高频小波系数差矩...

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：王桂婷，焦李成，张敏，钟桦，张小华，田小林，公茂果，王爽，
申请(专利权)人：西安电子科技大学，
类型：发明
国别省市：87