[发明专利]基于图像融合的光学遥感图像变化检测

说明书

技术领域

本发明属于图像处理领域，涉及光学遥感图像变化检测，可用于环境变化中的湖泊水位动态检测，农作物生长状态的动态检测，军事侦察，自然灾害评估等诸多领域中，提高光学遥感图像变化检测结果的精确度。

背景技术

遥感图像的变化检测技术是遥感图像研究的重要组成部分，它是通过对比分析同一地域不同时刻获得的多时相遥感影像，根据图像之间的差异来得到人们所需要的地物或目标随时间发生的变化信息。变化检测技术可以检测出不同时期图像灰度值或局部纹理之间的变化，在此基础上获得感兴趣目标在形状、位置、数量及其它属性的变化情况。这些变化可能是由图像场景的真实变化引起的，也可能是由入射角、大气条件、传感器精度、地面湿度等变化引起的。光学遥感图像的变化检测是检测同一场景的两幅或多幅光学遥感图像之间随时间变化发生的变化信息。变化检测过程主要包括三部分：（1）图像预处理（2）构造差异图（3）对差异图进行分析。其中图像的预处理主要包括几何配准和辐射校正，消除图像的几何误差，以此达到同一区域不同图像的地理坐标的匹配，消除传感器自身引起的，大气辐射引起的辐射噪声。构造差异图通常采用图像差值法和比值法构造，这两种方法构造的差异图进行变化检测操作简单，对差异图进行分析是利用阈值或聚类的分割方法生成最终的变化检测结果图。

差值法是对多时相图像中对应的像素点灰度值进行相减，结果代表两个图像随时间发生的变化情况。如果差值为0，则判定该像素点的信息未发生变化，否则，判定像素点的信息发生了变化。比值法是计算已配准的多时相图像对应像素点灰度值的比值，结果代表两个图像随时间发生的变化情况。如果一个像素点没有发生变化，则比值应该接近于1，反之，则远大于1或远小于1。

尽管用差值法构造差异图和比值法构造差异图这两种变化检测方法都可以有效的检测出光学遥感图像的变化信息，但这两种方法仍然存在各自的不足：差值法容易受图像成像质量、波谱特征等客观条件影响，易产生“伪变化”信息；不能完全反映地面地物的辐射能量变化，如灰度值从50到30与250到220的变化，地面相应处的能量变化并不等量，不能等同看待；另外利用差值法构造的差异图对光学遥感图像进行变化检测时，检测结果漏检率较高。图像比值法在增强变化信息、抑制背景信息的同时可以帮助减少大气条件造成的影响，但有时会过于夸大部分的变化，如对灰度值从200到20与从20到10的变化，比值法不能区分出来，而用差值法得到的差异却非常大；此外，用比值法构造的差异影像进行光学遥感图像变化检测时，检测结果具有较高的误检率。

发明内容

本发明的目的在于针对上述差值法构造差异图和比值法构造差异图这两种变化检测方法各自的不足，提出了一种基于图像融合的光学遥感图像变化检测方法，以全面反映地面地物的辐射能量变化，减少“伪变化”信息，增强变化信息、抑制背景信息，提高检测正确率和检测精度。

实现本发明目的的技术思路是：采用基于离散小波变换的图像融合方法，对用差值法构造的差异图和用比值法构造的差异图进行融合，实现对光学遥感图像的变化检测。具体步骤包括如下：

(1)对同一地域不同时间获取的两幅光学遥感图像进行滤波去噪，辐射校正和几何配准的预处理，得到预处理后的两幅图像X₁,X₂；

(2)利用预处理后的两幅图像X₁,X₂，分别构造差值法差异图X_D和比值法差异图X_R：

X_D＝|X₁-X₂|，

X_R＝X₁/X₂；

(3)对构造出的差值法差异图X_D和比值法差异图X_R分别进行N层小波分解，得到每幅差异图在N个分解层上高频带和低频带上的多尺度分解的小波系数，N＝3；

(4)对高频带和低频带的小波系数用不同的融合算子进行融合处理，即对低频带小波系数采用取平均值的方法进行融合，得到低频带融合小波系数，对高频带小波系数采用选能量最小的方法进行融合处理，得到高频带融合小波系数；

(5)对低频带融合小波系数和高频带融合小波系数进行小波逆变换，所得的重构图像即为融合后差异图X_F；

(6)运用模糊局部C均值聚类方法对融合后差异图X_F进行图像分割，生成变化检测结果图，完成对两幅光学遥感图像变化信息的最终检测。