[发明专利]卡方变换结合MRF模型的多时相遥感影像变化检测方法

摘要

本发明公开了卡方变换结合MRF模型的多时相遥感影像变化检测方法，步骤依次为，输入多时相遥感影像、影像配准、辐射归一化校正、计算多时相差异影像、迭代CST变换检测、输入MRF模型，基于差异影像的模值获取最终的变化检测结果。本发明克服了现有技术难以解决高空间分辨率遥感影像背景信息复杂、噪声干扰严重的问题。

主权项

1.卡方变换结合MRF模型的多时相遥感影像变化检测方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)输入两时相的高分辨率光学遥感影像，分别记为X1和X2；(2)对X1和X2进行影像配准；(3)利用多元变化检测方法分别对X1和X2进行辐射归一化校正；(4)计算多时相差异影像DX＝X1‑X2；(5)初始化多时相差异影像DX中的非变化区域，计算非变化区域的均值矢量和方差矩阵，并计算多时相差异影像上每个点的卡方值；(6)在给定的置信水平的基础上，计算检测阈值，并根据检测阈值进行检测，确定多时相差异影像中的变化区域和非变化区域；(7)将步骤(6)确定的非变化区域与步骤(5)确定的非变化区域进行比较，如果两者一致，则将步骤(6)得到的检测结果作为变化检测结果，如果两者不同，则将步骤(6)确定的非变化区域作为新的非变化区域，返回步骤(5)，循环迭代；(8)将步骤(7)得到的变化检测结果作为MRF模型的输入，并基于多时相差异影像DX的模值得到最终的变化检测结果，其具体过程如下：(a)计算多时相差异影像DX的模值：上式中，X1b和X2b分别表示X1和X2第b波段的影像，B表示每一个时相遥感影像的波段数目，(i,j)是影像的坐标；(b)构建MRF模型的能量函数：上式中，Udata表示数据项，Ucontext表示空间局部能量项，M1和M2分别表示影像的高和宽，Y(i,j)表示变化检测结果坐标(i,j)的值，YS(i,j)是坐标(i,j)的邻域系统；(c)采用ICM优化算法求解U最小化，得到最终的变化检测结果。