[发明专利]基于Treelet图像融合的遥感图像变化检测方法

摘要

本发明公开了一种基于Treelet图像融合的遥感图像变化检测方法，主要解决现有技术中差值法抑制噪声能力差和对数比值法对边缘等细节信息保持不好的问题。其实现过程是：用不同方法提取变化前后图像的4幅差异图；然后用Treelet对4幅差异图构成的矩阵像进行降维，在降维时每一幅差异图数据作为待降维数据的一维；最后用FCM对降维后的数据进行聚类分割，得到变化监测的结果。本发明克服了差值图对噪声敏感和比值图边缘信息丢失的缺点，降低了错误率，更好的保存了细节信息，可用于森林资源的动态监测、土地覆盖和利用的变化监测、自然灾害评估。

主权项

一种基于Treelet图像融合的遥感图像变化检测方法，包括如下步骤：（1）输入变化前的图像P1和变化后的图像P2，分别进行中值滤波和均值滤波，得到中值滤波后的变化前图像P1m，均值滤波后的变化前图像P1a，中值滤波后的变化后图像P2m，均值滤波后的变化后图像P2a；（2）用差值法得到中值滤波后的变化前图像P1m和中值滤波后的变化后图像P2m的差异图H1，用对数比值法得到中值滤波后的变化前图像P1m和中值滤波后的变化后图像P2m的差异图H2，用差值法得到均值滤波后的变化前图像P1a和均值滤波后的变化后图像P2a的差异图H3，用对数比值法得到均值滤波后的变化前图像P1a和均值滤波后的变化后图像P2a的差异图H4；（3）分别将上述差异图H1，H2，H3，H4转化成一维的列向量，X1，X2，X3，X4，并将该4个列向量组成一个矩阵X=[X1X2X3X4]；（4）对矩阵X用treelet法进行降维，得到列向量P，并将该向量P转化成最终差异图D的灰度矩阵；（5）对所得的最终差异图D的灰度矩阵进行聚类分割，得到变化检测结果并输出。