发明名称 |
一种基于区域相关和视觉单词的遥感图像变化检测方法 |
摘要 |
本发明公开了一种基于区域相关和视觉单词的遥感图像变化检测方法,具体如下:首先选取参考图像和待检测图像;对参考图像和待检测图像分别进行直方图均衡化处理;对处理后的参考图像和待检测图像分别进行形态学重建的分水岭分割;对分割后得到的两幅图像进行融合处理,获得融合图像;融合图像包括k个子区域,对其中的每一个子区域j,计算加权相关系数C<sub>j</sub>;设定加权相关系数阈值Δ,若第j个子区域的加权相关系数C<sub>j</sub>大于Δ,则第j个子区域即为不变区域,直接将该不变区域提取出来;若第j个子区域的加权相关系数C<sub>j</sub>小于Δ,则通过基于视觉单词理论的方法进行提取。使用该方法能够在满足检测任务的基础上提高检测的实时性和鲁棒性。 |
申请公布号 |
CN105160355A |
申请公布日期 |
2015.12.16 |
申请号 |
CN201510543366.8 |
申请日期 |
2015.08.28 |
申请人 |
北京理工大学 |
发明人 |
陈亮;师皓;买志宏;陈禾;龙腾 |
分类号 |
G06K9/62(2006.01)I;G06T7/00(2006.01)I;G06T5/50(2006.01)I;G06T3/40(2006.01)I |
主分类号 |
G06K9/62(2006.01)I |
代理机构 |
北京理工大学专利中心 11120 |
代理人 |
高燕燕;仇蕾安 |
主权项 |
一种基于区域相关和视觉单词的遥感图像变化检测方法,其特征在于,该方法包括如下步骤:步骤一:选取参考图像和待检测图像;其中待检测图像与参考图像中场景相同;步骤二:对参考图像和待检测图像分别进行直方图均衡化处理;步骤三:对处理后的参考图像和待检测图像分别进行形态学重建的分水岭分割;步骤四:对分割后得到的两幅图像进行融合处理,获得融合图像;步骤五:所述融合图像中共包括k个子区域,对其中的每一个子区域j,计算加权相关系数C<sub>j</sub>,<img file="FDA0000791757410000011.GIF" wi="1106" he="310" />其中,<img file="FDA0000791757410000012.GIF" wi="188" he="134" />是第j个子区域相关系数的权重,N<sub>j</sub>是第j个子区域的像素个数,N是所有子区域像素个数的总和,R<sub>1jm</sub>为参考图像中第j个子区域中第m个像素的灰度值,R<sub>2jm</sub>为待检测图像中第j个子区域中第m个像素的灰度值,<img file="FDA0000791757410000013.GIF" wi="84" he="91" />是参考图像中第j个子区域的灰度均值;<img file="FDA0000791757410000014.GIF" wi="92" he="94" />是待检测图像中第j个子区域的灰度均值;设定加权相关系数阈值Δ,若第j个子区域的加权相关系数C<sub>j</sub>大于Δ,则第j个子区域即为不变区域,直接将该不变区域提取出来;若第j个子区域的加权相关系数C<sub>j</sub>小于Δ,则通过基于视觉单词理论的方法进行提取。 |
地址 |
100081 北京市海淀区中关村南大街5号 |