基于轮廓波变换的光学遥感图像变化检测方法
【专利摘要】本发明公开了一种基于轮廓波变换的光学遥感图像变化检测方法,主要解决现有变化检测技术检测结果精度不高的问题。其实现过程为：对同一地域不同时间获取的两幅光学遥感图像预处理后，分别构造均值比法差异图和比值法差异图；对这两幅差异图分别进行N层轮廓波变换获取各分解层高频带和低频带的轮廓波系数；对高频带和低频带的轮廓波系数分别用不同的融合算子融合处理，得到高频带和低频带的融合轮廓波系数；对高频带和低频带的融合轮廓波系数进行逆变换得到融合后差异图；运用模糊局部C均值聚类法分割融合后的差异图，得到变化检测结果。本发明通过提高光学遥感图像的差异图性能，提高了检测结果的精度，可用于自然灾害评估和环境检测。
【专利说明】基于轮廓波变换的光学遥感图像变化检测方法
【技术领域】
[0001]本发明属于遥感图像变化检测【技术领域】，尤其涉及一种基于轮廓波(Contourlet)变换的光学遥感图像变化检测方法。
【背景技术】
[0002]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:(I)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。
[0003]在现有的变化检测方法中，在构造差异图时，基于算术运算的方法最为常用，包括差值法，比值法及其衍生的对数比值法，均值比值法等，其中，均值比值法是对原比值法的改进。然而，均值比的方法在利用均值抑制噪声的同时模糊了图像的边缘，减少了图像细节信息，易将未变区域归于变化区域，误检率较高，降低了变化检测正确率；比值法在抑制背景区域的同时也减小了变化区域的像素值，对变化区域不敏感，漏检率较高，降低了变化检测的精度。
[0004]总而言之，目前需要本领域技术人员迫切解决的一个技术问题是:如何构造出既包含大量图像变化的详细细节信息又能最大程度抑制噪声的差异图进行变化检测。
【发明内容】
[0005]本发明的目的就是为了解决上述问题，提供一种基于轮廓波(Contourlet)变换的光学遥感图像变化检测方法，以将图像有效信息最大化，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。
[0006]实现本发明目的的技术思路是:采用基于轮廓波变换的图像融合方法，对用比值法构造的差异图和均值比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:
[0007]步骤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XA、XB。
[0008]步骤2，利用预处理后的两幅图像构造比值法差异图X10
[0009]步骤3，利用预处理后的两幅图像构造均值比法差异图Xm。
[0010]步骤4，分别对比值法差异图X1、均值比法差异图Xm进行N层轮廓波分解，得到每幅差异图在N个分解层上高频带和低频带上的多方向多尺度分解的轮廓波系数，N=5。
[0011]步骤5，对高频带和低频带的轮廓波系数用不同的融合算子进行融合处理，即对低频带轮廓波系数采用取平均值的方法进行融合，得到低频带融合轮廓波系数，对高频带轮廓波系数采用选邻域能量最小的方法进行融合处理，得到高频带融合轮廓波系数；
[0012]步骤6，由轮廓波生成融合后图像的轮廓波系数Yf，Yf由低频系数Yf {1}和高频系
数0丨(/,./)构成，其中 k = 2, 3, 4, 5, 6, N = I, 2, 3, 4, 5, t = 1,2,, 2'让 k, N, t 遍历
这些取值，即可得到整体轮廓波系数Yf。
[0013]步骤7，将融合后得到的轮廓波系数Yf进行逆轮廓波变换，也称为图像重构，得到融合后差异图Xf。
[0014]步骤8，运用模糊局部C均值聚类方法对融合后差异图Xf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。
[0015]本发明与现有的技术相比具有如下优点:
[0016]1、本发明由于采用了基于轮廓波变换分解的图像融合技术，在时间和空间上分解频率，可以更容易的提取细节信息，可以很好的保存图像的细节信息，从而得到正确率更高的变化检测结果。
[0017]2、本发明由于利用轮廓波分解的方向性，针对人眼对不同方向的高频分量具有不同的分辨率这一视觉特性，可以获得视觉效果更佳的融合图像。
[0018]3、本发明由于选择不同的合适的融合规则融合图像，可以更大程度上的抑制变化区域的背景信息，增强变化区域的变化信息，使比值法的漏检率和均值比法的误检率互补，获得了较高的检测精度。
【专利附图】
【附图说明】
[0019]图1是本发明的实现总流程图。
【具体实施方式】
[0020]下面结合附图与实施例对本发明作进一步说明。
[0021]以下参照附图，对本发明的实现方案及优点进行详细描述。
[0022]参照图1，本发明的实现步骤如下:
[0023]步骤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xA、xB。
[0024]通过预处理可以消除图像的几何误差，以达到对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噪声和大气辐射引起的辐射噪声。
[0025]步骤2，利用预处理后的两幅图像构造比值法差异图X10构造方法为:
[0026]将图像Xa中位于i行j列的像素点(i, j)的灰度值Xa(i, j)和相对应的图像Xb
中位于i行j列的像素点的灰度值χΒα，j)，通过比值运算
【权利要求】
1.一种基于轮廓波变换的光学遥感图像变化检测方法，其特征是，包括以下步骤: (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XA、Xb ； (2)利用预处理后的两幅图像构造比值法差异图X1； (3)利用预处理后的两幅图像构造均值比法差异图Xm； (4)分别对比值法差异图X1、均值比法差异图Xm进行N层轮廓波分解，得到每幅差异图在N个分解层上高频带和低频带上的多方向多尺度分解的轮廓波系数，N=5 ； (5)对高频带和低频带的轮廓波系数用不同的融合算子进行融合处理，即对低频带轮廓波系数采用取平均值的方法进行融合，得到低频带融合轮廓波系数，对高频带轮廓波系数采用选邻域能量最小的方法进行融合处理，得到高频带融合轮廓波系数； (6)由轮廓波生成融合后图像的轮廓波系数Yf，Yf由低频系数Yf{l}和高频系数 构成，其中 k = 2，3，4，5,6, N = I, 2，3，4，5，t = 1，2，...，2N，让 k，N，t 遍历这些取值，即可得到整体轮廓波系数Yf ; (7)将融合后得到的轮廓波系数Yf进行逆轮廓波变换，也称为图像重构，得到融合后差异图Xf; (8)运用模糊局部C均值聚类方法对融合后差异图Xf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。
2.如权利要求1所述一种基于轮廓波变换的光学遥感图像变化检测方法，其特征是，其中步骤(3)所述的利用预处理后的两幅图像构造均值比法差异图Xm，构造方式为: 将图像Xa中位于i行j列的像素点(i，j)的灰度值Xa (i，j)和相对应的图像Xb中位于i
/ Λ Λ /.行j列的像素点的灰度值XB(i，j)，通过均值比值运算夂=， 其中yA(i，j)，μ B(i，j)分别为图像A，B的邻域像素平均值，得到均值比值法差异图Xm中位于i行j列的像素点(i，j)的灰度值Xm(i，j)，如果Xm(i，j)接近于O，表示图像Xa中位于i行j列的像素点没有随时间的变化而发生变化，反之，若Xm(i，j)远大于O，则认为该像素点发生了变化；对图像Xa和图像Xb中每个位于i行j列的像素点的灰度值从左到右，从上到下都进行此运算，构造均值比法差异图Xm。
3.如权利要求1所述一种基于轮廓波变换的光学遥感图像变化检测方法，其特征是，其中步骤(4)所述的分别对比值法差异图X1、均值比法差异图Xm进行N层轮廓波分解，按如下方式进行: (4a)在第一层，即N=l，将比值法差异图X1分解成一个低频子带图像{1}和一个带通子带图像<丨2丨，将带通子带图像X:{2}进行2n级方向分解，在此为2个方向分解，得到2个高频带轮廓波系数杧{2}，其中t = 1，2 ;将均值比法差异图Xm分解成一个低频子带图像X: {1}和一个带通子带图像Xf {2丨,将带通子带图像;Τr {2}进行2n级方向分解，在此为2个方向分解，得到2个高频带轮廓波系数g位}，其中t = 1，2。 (4b)在第二层，即N=2，将比值法差异图X1经步骤4.1生成的低频子带图像;分解成一个低频子带图像X丨{1}和一个带通子带图像尤{3}，得到4个高频带轮廓波系数K, {3}，其中t = 1，2，3，4 ;将均值比法差异图Xm经步骤4.1生成的低频子带图像分解成一个低频子带图像和一个带通子带图像{3}，得到4个高频带轮廓波系数{3}，其中t = 1，2，3，4 ; (4c)在第三层，即N=3，将比值法差异图X1经步骤4.2生成的低频子带图像;分解成一个低频子带图像X#}和一个带通子带图像xU4),得到8个高频带轮廓波系数攻卞}，其中t = 1，2，...，8 ;将均值比法差异图Xm经步骤4.2生成的低频子带图像解成一个低频子带图像和一个带通子带图像X丨14},得到8个高频带轮廓波系数{4}，其中t = 1，2，...，8 ; (4d)在第四层，即N=4，将比值法差异图X1经步骤4.3生成的低频子带图像尤丨奶分解成一个低频子带图像尤{1}和一个带通子带图像尤{5丨,得到16个高频带轮廓波系数F4:,{5}，其中t = 1，2，...，16 ;将均值比法差异图Xm经步骤4.3生成的低频子带图像分解成一个低频子带图像XJll丨和一个带通子带图像;CM,得到16个高频带轮廓波系数K:;{5}，其中 t = 1，2，...，16 ; (4e)在第五层，即N=5，将比值法差异图X1经步骤4.4生成的低频子带图像分解成一个低频子带图像<{1}和一个带通子带图像尤{6},得到一个低频带轮廓波系数<{丨}和32个高频带轮廓波系数拉,{6}，其中t = 1，2，…，32 ;将均值法比值图Xm经步骤4.4生成的低频子带图像Χ` {I丨分解成一个低频子带图像和一个带通子带图像Cl6}，得到一个低频带轮廓波系数6"{1丨.和16个高频带轮廓波系数5:; {6}，其中t = 1，2，…，32。
4.如权利要求1所述一种基于轮廓波变换的光学遥感图像变化检测方法，其特征是，其中步骤(5)所述的对高频带和低频带的轮廓波系数用不同的融合算子进行融合处理，按以下方式进行: (5a)对于低频带，按取平均规则融合得到低频轮廓波系数，即:
【文档编号】G06T7/00GK103544707SQ201310529322
【公开日】2014年1月29日 申请日期:2013年10月31日 优先权日:2013年10月31日
【发明者】王浩然 申请人:王浩然