【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于图像处理
，涉及光学遥感图像变化检测，具体地说是一种，适用于遥感图像处理和分析。
技术介绍
遥感变化检测是检测同一地理位置在不同时期获取多幅遥感图像之间的变化信息，广泛应用于国民经济和国防建设的诸多领域，如国土资源和土地调查、森林资源监测、军事侦察、灾害预报与评估、国家重大生态工程监理等方面。在已配准的多时相遥感图像变化检测方法中，常见的方法是先构造差异图，然后利用阈值或者分类方法确定变化与非变化类。该方法的优点是简单易行，不改变原始数据的信息，但它的缺点是对图像的几何校正、辐射校正等预处理要求较高，并且对精确阈值的自动选取和分类方法的要求更加苛刻，影响了检测的精度。为了提高变化检测的精确度，至关重要的一步就是构建变化与非变化类别差异显著、能有效减少几何误差并降低辐射光照影响的差异图像。将两时相遥感图像信息交叉利用构建差异图像则是一个解决此问题的根本有效途径。目前此方面的研究才刚开始。西安电子科技大学在其专利申请“基于Treelets的遥感图像变化检测方法”(专利申请号:201110001584.0，公开号:CN102063720A)中提出 ...
【技术保护点】
一种基于双字典交叉稀疏表示的光学遥感图像变化检测方法，包括如下步骤：（1）读入同一地区不同时刻获取的已配准的两幅遥感图像X1和X2，图像大小为I×J；（2）对图像X1和X2分别进行N个像素的边界镜像拓展，得到边界拓展后的图像Y1和Y2，其中N为奇数，N∈{3,5,7}；（3）对图像Y1的像素(i+N,j+N)，以该像素为中心选取一个大小为N×N的正方形图像块，将该图像块中像素灰度值按照从左到右、再从上到下的顺序排列成一个列向量，该列向量作为像素(i+N,j+N)的特征向量其中i和j为图像的行序号和列序号，i=1,2,...,I，j＝1,2,...,J；（4）对图像Y2的像素...
【技术特征摘要】
1.一种基于双字典交叉稀疏表示的光学遥感图像变化检测方法，包括如下步骤: (1)读入同一地区不同时刻获取的已配准的两幅遥感图像X1和X2,图像大小为IXJ; (2)对图像X1和X2分别进行N个像素的边界镜像拓展，得到边界拓展后的图像Y1和Y2，其中N为奇数，Ne {3，5，7}； (3)对图像Y1的像素(i+N，j+N)，以该像素为中心选取一个大小为NXN的正方形图像块，将该图像块中像素灰度值按照从左到右、再从上到下的顺序排列成一个列向量，该列向量作为像素(i+N，j+N)的特征向量yf，其中i和j为图像的行序号和列序号，i=l, 2,...,1,j = I, 2,..., J ； (4)对图像Y2的像素(i+N，j+N)，以该像素为中心选取一个大小为NXN的正方形图像块，将该图像块中像素灰度值按照从左到右、再从上到下的顺序排列成一个列向量，该列向量作为像素(i+N，j+N)的特征向量yf'; (5)对图像Y1的像素(i+N，j+N)构造局部字典Df:对图像Y1的像素(i+N，j+N)，以该像素为中心选取一个大小为(2N+1) X (2N+1)的搜索窗Wf，对搜索窗Wf中的像素，在保证不超出搜索窗边界的情况下，逐个像素选取大小为NXN的正方形图像块，并将每一个正方形图像块中像素灰度值按照从左到右、再从上到下的顺序排列成一个列向量，每个列向量作为局部字典的一个原子，用总共(N+2) X (N+2)个原子构成一个维数大小为N2X (N+2)2的局部字ADf (6)按照步骤(5)，对图像Y2的 像素(i+N，j+N)构造局部字典Df; (7)利用局部字典Df对特征向量yf进行稀疏表示，使用正交匹配追踪算法计算稀疏表示系数af; (8)利用局部字典Df对特征向量y进行稀疏表示，使用正交匹配追踪算法计算稀疏表示系数a (9)计算稀疏表示系数af的I1范数，并对I1范数的结果取下整数，得到幅度值A1Q, j)，由图像Y1所有像素对应的A1 (i, j)得到I1范数图A1= (A1 (i, j) i=l, 2，...，I, j =I,2,...,...
【专利技术属性】
技术研发人员：王桂婷，焦李成，马静林，马文萍，马晶晶，侯彪，张小华，
申请(专利权)人：西安电子科技大学，
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。