基于差异图模糊隶属度融合的遥感图像变化检测方法技术

本发明专利技术公开一种基于差异图模糊隶属度融合的遥感图像变化检测方法，主要解决现有变化检测方法不能既有效去除伪变化信息又保持边缘信息的问题。其实现过程是：输入两幅不同时相的遥感图像，计算其对应像素点的结构相似度系数，得到一幅相似度差异图；对两幅遥感图像做差得到一幅差值图像；对差值图的像素进行类别标记得到一幅类别标记图；根据类别标记图对差值图进行滤波处理得到一幅去噪差值图；对相似度差异图和去噪差异图进行模糊隶属度融合并分类得到变化检测结果。本发明专利技术具有较强的抗噪性，能有效去除伪变化信息，同时保留较好的边缘信息，检测结果准确率高，可用于城区扩展监测、森林和植被变化监测。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于数字图像处理领域，主要涉及遥感图像变化检测，具体是一种，可用于遥感图像分析和处理。
技术介绍
遥感图像的变化检测是通过分析和提取同一地区不同时相的遥感图像之间存在的电磁波谱特征差异或空间结构特征差异，来识别物体的状态变化或现象变化的过程。在国民经济和国防建设的诸多领域已得到广泛应用，如农业调查、森林和植被变化监测、城区扩展监测、军事目标监测等。常见的遥感图像变化检测方法的一般步骤是先构造差异图，然后选取适当的阈值将差异图分为变化类和非变化类。其中差异图的构造和对差值图的处理是图像变化检测的重要步骤。比较简单的差异图像构造方法有差值法，这种方法易于实现但是构造出的差异图噪声较多，需要有效的方法对差异图中的噪声进行处理。将差异图像中化较剧烈的噪声去除，将灰度值不大的变化类像素进行增强，能有效提高差异图的质量，使检测结果更准确。为了构造较好的差异图，一些学者通过度量两时相图像对应像素灰度值的相似度来构造差异图，Inglada 和 Mercier (2007)在文章 “A New Statistical SimilarityMeasure for Change Detecti本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于差异图模糊隶属度融合的遥感图像变化检测方法，其特征在于：包括如下步骤：（1）输入的两幅大小均为I×J的同一地区不同时相的已配准的遥感图像X1和X2，计算这两幅遥感图像X1和X2对应像素点的结构相似度系数SIM(m,n)，得到一个相似度系数矩阵SIM：SIM＝{SIM(m,n)|1≤m≤I,1≤n≤J}其中,SIM(m,n)=λ2μ1(m,n)·μ2(m,n)+Cμ12(m,n)+μ22(m,n)+C+(1-λ)2σ1(m,n)·σ2(m,n)+Cσ12(m,n...

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：王桂婷，焦李成，刘博伟，公茂果，钟桦，王爽，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：