基于遥感图像变化检测算法的地物智能搜索技术

摘要

本发明基于遥感图像变化检测算法的地物智能搜索技术是针对地物变化遥感监测的一种自动流程化处理方法，该流程化处理过程包括：针对典型地物的遥感影像预处理算法，影像变化检测算法，针对影像中典型地物的目标探测技术，分离典型地物和非典型地物的小斑自动去除技术，对典型地物的自动粗识别技术，以及对典型地物的智能定位技术。详细流程见摘要附图。此项发明解决了国家统计局投资司对大量投资项目的监管问题，从宏观上利用遥感图像对全国的投资项目建设情况进行监测，对大面积违规建设的投资项目进行预警和自动标绘，辅助监管人员快速响应和决策。

主权项

基于遥感图像变化检测算法的地物智能搜索技术，其特征包括：A.地物搜索技术流程：首先通过直方图匹配和角点特征配准方法完成两幅影像的配准，再利用绝对差值算法获取变化检测影像，再通过影像二值化、小斑去除、目标识别、典型地物边界矢量化、地物定位点生成等一系列算法完成典型地物在遥感影像上标绘信息的生成。B.直方图匹配模块：借助直方图匹配算法来消除两幅图像灰度差异，通过将变化后图像的直方图转化为变化前影像的直方图，以校正因拍摄光照亮度或者传感器参数的变化而导致的地物辐射亮度差异；C.影像自动配准模块：通过获取每个分块图像的灰度查找表，对该块图像的四个边角进行匹配相关，找到边角最为匹配的位置，简化了控制点选取的繁琐操作，避免了在几何校正后影像局部区域存在的匹配不准的问题；D.差值变化检测模块：考虑传感器成像的非线性误差，设置可变的灰度变化因子，再利用差值变化检测，避免了部分地物因亮度过大而表现过饱和现象；E.二值化影像小斑去除模块：借助二值化输出结果进行小斑标记，统计每个小斑的像元个数(面积大小)，通过模板组合、区域增长或顺序关联这三种噪声去除算法去除二值化影像中零散的随机椒盐噪声，保留大面积斑块或相互连接的小斑块群。