[发明专利]交互式图像变化检测方法

说明书

技术领域

本发明涉及图像处理和模式识别技术领域，特别涉及交互式图像变化检测领域。

背景技术

图像变化检测是指通过分析在同一地点不同时间拍摄获得的两幅图像来辨识该地点发生变化的区域。图像变化检测技术是获取感兴趣地区内地物目标变化信息的重要手段，在国土资源管理、环境监测、自然资源监测、灾情监测等诸多领域中有着十分重要的应用。

经过多年的研究，图像变化检测技术得到了较大发展。但是，目前并不存在一个通用的变化检测方法能够完全自动地检测出两幅图像之间发生变化的区域。其根本原因在于难以自动且准确地界定两幅图像之间的变化区域和非变化区域。比如，对同一座高层建筑，其遥感图像会随着拍摄时光照条件的不同而呈现出不同的图像视觉特征。对光照造成的图像视觉特征变化，现有技术往往错误地将其检测为真实的物理变化，即将非变化区域错误地检测为变化区域。其中的一个关键问题是，在构建完全自动的图像变化检测方法时缺少如何将图像区域界定为变化类和非变化类的相关线索。因此，变化检测仍然是图像处理领域中一个颇具挑战性的难题。

图像变化检测技术首先假定在同一地点不同时间拍摄获得的两幅图像已事先进行了配准处理。经过配准处理后的两幅图像将具有相同的图像尺寸，且同一位置的像素将对应于场景的同一空间位置。为了从已配准的两幅图像中检测出发生变化区域，人们提出了多种解决方法。现有方法主要涉及到特征提取和特征分类两方面的工作。特征提取是描述场景中视觉目标的基本手段。在现有的图像变化检测方法中，特征提取方法一般在像素级、特征级和对象级这三个层次上实现。像素级特征提取方法通常只考虑单个像素本身的光谱信息(如亮度、颜色等)；特征级特征提取方法首先把像素视觉特征进行关联处理，并形成对变化检测有意义的组合；对象级特征提取方法通常利用对象固有的尺寸和形状以便于提高不同地物之间的类别可分性。特征分类是最终实现图像变化检测的基础，其主要任务是将所提取的特征分为变化类和非变化类，并在此基础上确定发生变化的区域。综合起来，目前变化检测技术主要包含基于差异图像的变化检测技术、基于分类后比较的变化检测技术、基于直接分类法的变化检测技术和基于混合法的变化检测技术。基于差异图像的变化检测技术主要包含差值法、比值法、变化向量分析法和视觉特征图像法。这类方法简单、直观、且计算量小。但是，这类方法容易受到噪声、光照等因素的影响，鲁棒性较差。基于分类后比较的变化检测技术主要是对两幅待检测的图像首先进行分类，然后提取出感兴趣的视觉对象，最后对像素(或区域)逐个进行比较。基于分类后比较的变化检测方法的最大困难是很难实现自动且准确的分类。同时，单幅图像分类的精度将直接影响变化检测的精度。基于直接分类法的变化检测技术是将两幅待检测的图像合成为一幅图像，然后对该合成图像进行分类以判定各像素是否发生变化。该类方法的最大缺点是将两幅图像合成为一幅图像的过程中会丢失图像信息，从而降低变化检测的精度。基于混合法的变化检测技术可以进一步分为基于数据的混合方法、基于过程的混合方法以及基于结果的混合方法。混合策略的优点在于综合多种方法的优点，获得更好的变化检测结果。但是，在采用何种混合策略以及如何协调多种方法的检测结果时仍然面临着诸多困难，从而限制了这类方法在实际中的应用。

综上所述，现有的图像变化检测技术远未成熟，变化检测的精度不高。有关图像变化检测的研究大多还处在实验验证阶段，缺乏实用的变化检测技术。实际上，视觉目标的复杂性和多样性给自动界定变化类和非变化类带来了极大的困难。这一困难将导致难以选择适当的特征提取方法和分类方法，从而难以保证变化检测的精度。但是，用户希望采用一些少量的人工标注即可精确地检测出给定的两幅图像中的变化，达到事半功倍的应用效果。

发明内容

(一)要解决的技术问题

本发明的目的在于提出一种基于样条函数映射的图像变化检测方法，以便于利用用户标注的变化像素和非变化像素快速准确地检测出两幅图像发生变化的区域。

(二)技术方案

为解决上述的技术问题，本发明提供了一种交互式图像变化检测方法，该方法包括如下步骤：

步骤1：对在同一地点不同时间拍摄获得的两幅彩色图像，通过像素的图像局部窗口和像素的空间坐标构建像素的变化向量；

步骤2：对用户标注的变化像素和非变化像素，分别进行聚类分析；

步骤3：以聚类中心为参照点，构建样条函数；

步骤4：以聚类中心为训练样本，采用回归估计方法确定样条函数的待定系数；