基于轮廓波变换的光学遥感图像变化检测方法

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。

主权项

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X_A、X_B；（2）利用预处理后的两幅图像构造比值法差异图X_l；（3）利用预处理后的两幅图像构造均值比法差异图X_m；（4）分别对比值法差异图X_l、均值比法差异图X_m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Y_f，Y_f由低频系数Y_f{1}和高频系数构成，其中k＝2,3,4,5,6，N＝1,2,3,4,5，t＝1,2,...,2^N，让k，N，t遍历这些取值，即可得到整体轮廓波系数Y_f；（7）将融合后得到的轮廓波系数Y_f进行逆轮廓波变换，也称为图像重构，得到融合后差异图X_F；（8）运用模糊局部C均值聚类方法对融合后差异图X_F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。