基于自适应阈值分割的高分辨率遥感影像变化检测方法.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局*CN101976437A*(12)发明专利申请(10)申请公布号CN101976437A(43)申请公布日2011.02.16(21)申请号201010298068.4(22)申请日2010.09.29(71)申请人中国资源卫星应用中心地址100094北京市海淀区永丰产业基地丰贤东路5号(72)发明人郑琎琎吕争李杏朝张浩平王奇(74)专利代理机构中国航天科技专利中心11009代理人安丽(51)Int.Cl.G06T7/00(2006.01)权利要求书2页说明书7页附图5页(54)发明名称基于自适应阈值分割的高分辨率遥感影像变化检测方法(57)摘要基于自适应阈值分割的高分辨率遥感影像变化检测方法，首先将两个时期的高分辨遥感影像进行几何配准，然后利用差值法获得二者的差值图像，再通过最大类间方差算法获得变化目标提取的灰度值阈值，并利用灰度值阈值提取出变化目标像素。在检测后处理阶段，针对较杂乱变化图斑，利用形态学变换消除大部分检测出的噪声像素；再利用区域增长算法结合所需提取的变化区域包含像素个数的阈值设定，提取出需要大小的变化区域；最后用边缘检测的方法获得其变化区域的边缘轮廓，再叠加到原始影像上，描绘出完整的变化区域。本发明方法无需过多人工参与，速度较快，可达到良好的检测精度和目视效果。CN1097643ACCNN110197643701976442A权利要求书1/2页1.基于自适应阈值分割的高分辨率遥感影像变化检测方法，其特征在于步骤如下：(1)对于同一空间覆盖范围的两个不同时期的遥感影像，以其中一幅作为参考影像，另一幅与之进行几何配准；(2)利用差值法获取各个波段的差值图像，差值图像上的像素灰度值为经步骤(1)处理后的两个不同时期遥感影像上各个波段相对应图像位置像素灰度值之差的绝对值；(3)对步骤(2)得到的各个波段的差值图像应用最大类间方差算法求得各个波段的差值图像上变化区域像素的灰度提取阈值，将各个波段差值图像上小于对应波段灰度提取阈值的所有像素的灰度值置为0，各个波段差值图像上不小于对应波段灰度提取阈值的所有像素的灰度值置为相同的非0值，然后将经过阈值分割的各个波段二值化差值图像合并仍得到一个二值化的差异图像；(4)利用形态学变换去掉步骤(3)得到的差异图像上的噪声像素；(5)应用区域增长的方式将步骤(4)所得图像上相互邻接的灰度值为非0值的像素先归并至同一区域，再根据所需提取的变化区域的大小确定区域所包括的像素个数阈值，将所包含像素个数小于像素个数阈值的区域中所有像素的灰度值置为0；(6)通过Sobel边缘检测算子提取经步骤(5)处理后的差值图像上变化区域的边缘轮廓；(7)将步骤(6)得到的各变化区域的边缘轮廓线叠加在步骤(1)中的参考影像上，得到遥感影像变化检测结果。2.根据权利要求1所述的基于自适应阈值分割的高分辨率遥感影像变化检测方法，其特征在于：所述步骤(1)中对遥感影像进行几何配准的方法为：在两幅图像上选取至少6对同名控制点对，采用二次多项式建立两幅图像的函数关系，对待配准的图像进行空间坐标变换，再采用最近邻元法进行灰度内插，确定待配准图像各像素的灰度值。3.根据权利要求1或2所述的基于自适应阈值分割的高分辨率遥感影像变化检测方法，其特征在于：所述步骤(3)中单波段差值图像提取阈值的确定方法为：(31)将单波段差值图像按照灰度值划分为L个等级，统计各等级的像素个数Ni，i＝1，2，3...L，计算得到整幅差值图像的像素总个数N＝N1+N2+...+Ni+...+NL；(32)计算单波段差值图像上各等级像素出现的概率Pi＝Ni/N；2222(33)通过公式σ(K)＝a0a1(u0-u1)计算类间方差σ(K)，σ(K)的最大值对应的K即为提取阈值，上式中a1＝1-a0，4.根据权利要求3所述的基于自适应阈值分割的高分辨率遥感影像变化检测方法，其特征在于：所述步骤(4)中的形态学变化方法包括腐蚀和膨胀，结构元素采用3乘3的窗口，4邻域运算；对于腐蚀，当窗口中心元素本身为0或者窗口中心元素的4个邻域中有一个为0时，将窗口中心元素设为0；对于膨胀：当窗口中心元素本身不为0或者窗口中心元素的4个邻域中有一个不为0时，则将窗口中心元素设为相同的非零值；对差异图像进行形态学变换时，采用先腐蚀再膨胀的方法，去掉噪声像素。5.根据权利要求4所述的基于自适应阈值分割的高分辨率遥感影像变化检测方法，其特征在于：所述步骤(5)中的区域增长方法为：(51)设定最小区域阈值，最小区域阈值由所需要得到的变化检测区域的大小确定；2CCNN110197643701976442A权利要求书2/2页(52)对步骤(4)得到的二值化图像按照从左至右，从上至下的顺序进行逐像素的遍历，当遇到一个满足灰度值不为0且未进行区