CN110334581B - 一种多源遥感影像变化检测方法 - Google Patents

一种多源遥感影像变化检测方法 Download PDF

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Abstract

一种多源遥感影像变化检测方法，对前、后时相遥感影像进行相位配准；提取出配准后遥感影像的纹理特征波段，将其与光谱特征波段共同构成特征集；对特征集进行格网划分；采用感知哈希算法计算每对格网单元中每个波段的相似度；对每个波段的相似度值赋予权重，计算每对格网单元中总的加权相似度值；依次判断每对格网单元总的加权相似度值是否小于相似度阈值，如是，则该格网单元为变化位置，如否，则为无变化位置；提取变化位置格网单元的中心点位置，将其作为变化位置的索引；判断整个遥感影像的变化检测结果是否满足精确度要求，如是，则进行变化图斑勾绘，如否，则重新设定相似度阈值，继续变化位置的判断。该检测方法检测精度高且效率高。

Description

一种多源遥感影像变化检测方法
技术领域
本发明涉及遥感影像处理技术领域，特别涉及一种多源遥感影像变化检测方法。
背景技术
图像变化检测技术起源于20世纪七十年代，经过几十年的不断发展，光学遥感影像变化检测技术如今已在环境监测、城市规划管理、土地利用调查等方面发挥重要作用。遥感影像变化检测与变化发现方法主要分为人工识别和计算机识别两种。传统人工识别变化发现通过手动对照查看不同时相影像来发现变化的位置、勾绘变化图斑，并标注变化属性信息，这种方法具有较高的检测精度，对变化属性的判读更加精确，但同时也存在人工耗时长，工作效率低的缺陷。
随着技术不断创新，利用机器代替人工来对图像上的变化区域进行标注，是图像变化检测技术发展的动力，也是当前遥感影像变化检测技术研究的热点。机器学习、模式识别、深度学习等技术在图像领域的应用为变化检测提供了新的思路，已越来越多地被应用到图像变化检测问题中。如已有的申请号为201810113902.4的中国发明专利公开了一种双时相遥感影像变化检测方法及系统，该检测方法的步骤为：根据指定块的大小对前后时相影像进行分块裁切，生成前后时相影像分块数据集、分块影像信息的列表文件、以及记录分块影像位置和特征信息的矢量文件；利用深度学习网络模型对前后时相影像分块数据集进行高维特征的特征距离，生成特征距离文件，调整特征距离参数，得到变化的影像块，通过对变化的影像块与参考数据的影像块进行比较，利用误差矩阵得到精度评价结果，判断精度评价结果是否满足要求。该变化检测方法能提高变化检测的精度，但该检测方法中只对遥感影像的光谱特征进行处理，且高维特征的计算量大，检测效率低。
由于遥感影像受拍摄角度差异、时相差异、传感器差异、地物材质差异、行政属性与自然属性不一致等原因导致的同物不同谱，以及地表覆盖种类本身的多样性等特质，对变化检测的计算机自动提取的准确性和效率带来很大影响，目前，受上述类型因素影响，自动化变化检测和图斑提取的冗余率、准确率和漏检率等依旧面临着较大挑战。因此，需要进一步改进。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是针对现有技术的现状，提供一种能同时提高检测精度和效率的多源遥感影像变化检测方法。
本发明解决上述技术问题所采用的技术方案为：一种多源遥感影像变化检测方法，其特征在于：包括以下步骤：
步骤1、输入两期相同空间范围、不同时相的多源遥感影像，分别记为前时相遥感影像和后时相遥感影像；
步骤2、对输入的前、后时相遥感影像进行相位配准，使前、后时相遥感影像的空间位置完全匹配，得到配准后的前、后时相遥感影像，其中，配准后的遥感影像中包括光谱特征；
步骤3、分别提取步骤2中配准后的前、后时相遥感影像的纹理特征，并将某时相遥感影像的纹理特征波段与该时相配准后的遥感影像的光谱特征波段共同构成特征集，分别得到前时相遥感影像的特征集和后时相遥感影像的特征集；
步骤4、分别对步骤3中前、后时相遥感影像对应的特征集进行格网划分，分成M×N个大小相同的格网单元，前、后时相遥感影像对应的特征集中相同位置处的格网单元具有一一对应的下标，M和N均为正整数；
步骤5、采用感知哈希算法对每对格网单元中的每个波段进行相似度计算，得到每对格网单元中每个波段的相似度值；
步骤6、对任一对格网单元中每个波段的相似度值赋予权重，并计算任一对格网单元中所有波段总的加权相似度值；
步骤7、遍历每对格网单元总的加权相似度值，依次判断每对格网单元总的加权相似度值是否小于设定的相似度阈值，如是，则标记该格网单元为变化位置，如否，则该格网单元为无变化位置；
步骤8、提取步骤7中标记为变化位置的格网单元，并将该格网单元的中心点位置作为变化位置的索引；
步骤9、判断整个遥感影像的变化检测结果是否满足设定的精确度要求，如满足，则进行变化图斑勾绘，如不满足，则重新设定相似度阈值，并转入步骤7。
作为优选，所述步骤3中采用灰度共生矩阵提取前、后时相遥感影像的纹理特征。
作为改进，所述步骤5中采用感知哈希算法计算相似度的具体步骤为：
步骤5-1、缩小格网单元的尺寸：采用双线性内插方法对每对格网单元进行缩放，缩放至n*n；其中，n为正整数；n ≤8；
步骤5-2、将彩色图像转化成灰度图像；
步骤5-3、计算步骤5-2中灰度图像的离散余弦变换矩阵，并保留左上角8*8低频矩阵值，将该8*8低频矩阵作为最终的DCT矩阵；
步骤5-4、计算步骤5-3中最终的DCT矩阵的均值，将该最终的DCT矩阵中数值大于等于DCT均值的位置处设为1，小于DCT均值的位置处设为0，生成64位的图像指纹；
步骤5-5、将前、后时相遥感影像中每对格网单元分别生成的64位hash指纹进行汉明距离计算，则两影像每对格网单元的相似度d计算公式为：
Figure BDA0002053655650000031
其中，Dham为前、后时相遥感影像中每对格网单元分别生成的64位hash指纹之间的汉明距离。
进一步的，任一对格网单元中所有波段总的加权相似度值的计算公式为：
Figure BDA0002053655650000032
其中，D(i)为第i对格网单元中所有波段总的加权相似度值，1≤i≤M×N，M×N为格网单元的总数，k为格网单元中的波段总数，wi(m)为第i对格网单元中第m个波段的权重，
Figure BDA0002053655650000033
di(m)为第i对格网单元中第m个波段的相似度值。
具体的，所述步骤9中的变化检测结果包括冗余率、准确率和漏检率，如果整个遥感影像检测的冗余率、准确率和漏检率均满足设定的精确度要求时，则进行变化图斑勾绘。
与现有技术相比，本发明的优点在于：通过遥感影像的纹理特征波段与遥感影像的光谱特征波段共同组成特征集进行检测，与采用遥感影像的单一光谱特征相比，提高了变化检测的精度；采用基于感知哈希算法进行相似度计算，并对每个波段的相似度值赋予权重，能明显突出每对格网单元中的变化波段，且大大提高了检测效率；另外，直接对发生变化位置进行标记，提取位置索引，减小了人工对变化位置一一对比筛选的工作量。
附图说明
图1为本发明实施例中多源遥感影像变化检测方法的流程图；
图2为本发明实施例中前时相遥感影像格网划分示意图；
图3为本发明实施例中后时相遥感影像格网划分示意图；
图4为本发明实施例中检测出的变化位置索引示意图。
具体实施方式
以下结合附图实施例对本发明作进一步详细描述。
如图1所示，一种多源遥感影像变化检测方法，包括以下步骤：
步骤1、输入两期相同空间范围，不同时相的多源遥感影像，分别记为前时相遥感影像和后时相遥感影像；
步骤2、对输入的前、后时相遥感影像进行相位配准，使前、后时相遥感影像的空间位置完全匹配，得到配准后的前、后时相遥感影像，其中，配准后的遥感影像中包括光谱特征；
步骤3、分别提取步骤2中配准后的前、后时相遥感影像的纹理特征，并将某时相遥感影像的纹理特征波段与该时相配准后的遥感影像的光谱特征波段共同构成特征集，分别得到前时相遥感影像的特征集和后时相遥感影像的特征集；
本实施例中，采用灰度共生矩阵计算提取遥感影像中的纹理特征；
步骤4、分别对步骤3中前、后时相遥感影像对应的特征集进行格网划分，分成M×N个大小相同的格网单元，前、后时相遥感影像对应的特征集中相同位置处的格网单元具有一一对应的下标，M和N均为正整数；本实施例中，M＝4；N＝8，如图2和图3所示，为前、后时相遥感影像进行格网划分后的示意图，前、后时相遥感影像均具有32个格网单元；
步骤5、采用感知哈希算法对每对格网单元中的每个波段进行相似度计算，得到每对格网单元中每个波段的相似度值；
本实施例中，采用感知哈希算法计算相似度的具体步骤为：
步骤5-1、缩小格网单元的尺寸：采用双线性内插方法对每对格网单元进行缩放，缩放至n*n；其中，n为正整数；n ≤8；本实施例中，根据实验得到的合适的经验值为n＝32；
步骤5-2、将彩色图像转化成灰度图像；在RGB彩色图像中，一种彩色由R(红色)，G(绿色)，B(蓝色)三原色按比例混合而成，图像的基本单元是一个像素，一个像素需要3块表示，分别代表R，G，B，在8位颜色表示中，由0-255区分不同亮度的某种原色，采用常用的经验公式可以表达转换过程，转化后每个像素点的灰度值计算公式为：
Grey＝0.299*R+0.587*G+0.114*B；
其中，Grey为转换后的灰度值，R、G和B分别为彩色图像中每个像素点的红、绿、蓝三个颜色通道的像素值；
步骤5-3、计算步骤5-2中灰度图像的离散余弦变换矩阵，并保留左上角8*8低频矩阵值，将该8*8低频矩阵作为最终的DCT矩阵；
步骤5-4、计算步骤5-3中最终的DCT矩阵的均值，将该最终的DCT矩阵中数值大于等于DCT均值的位置处设为1，小于DCT均值的位置处设为0，生成64位的图像指纹；
步骤5-5、将前、后时相遥感影像中每对格网单元分别生成的64位hash指纹进行汉明距离计算，则两影像每对格网单元的相似度d计算公式为：
Figure BDA0002053655650000051
其中，Dham为前、后时相遥感影像中每对格网单元分别生成的64位hash指纹之间的汉明距离，其中，汉明距离从二进制方面来看就是两个等长字符串的二进制对应bit不相同的位的个数；
步骤6、对任一对格网单元中每个波段的相似度值赋予权重，并计算任一对格网单元中所有波段总的加权相似度值；其中，每个波段的相似性值对应的权重是根据数据质量和实际情况设定的；
本实施例中，任一对格网单元中所有波段总的加权相似度值的计算公式为：
Figure BDA0002053655650000052
其中，D(i)为第i对格网单元中所有波段总的加权相似度值，1≤i≤M×N，k为格网单元中的波段总数，wi(m)为第i对格网单元中第m个波段的权重，
Figure BDA0002053655650000053
di(m)为第i对格网单元中第m个波段的相似度值；
步骤7、遍历每对格网单元总的加权相似度值，依次判断每对格网单元总的加权相似度值是否小于设定的相似度阈值，如是，则标记该格网单元为变化位置，如否，则该格网单元为无变化位置；
步骤8、提取步骤7中标记为变化位置的格网单元，并将该格网单元的中心点位置作为变化位置的索引；如图4所示，为检测出的遥感影像变化位置索引；
步骤9、判断整个遥感影像的变化检测结果是否满足设定的精确度要求，如满足，则进行变化图斑勾绘，如不满足，则重新设定相似度阈值，并转入步骤7。
本实施例中，变化检测结果包括冗余率、准确率和漏检率，如果冗余率、准确率和漏检率均满足设定的精确度要求时，则进行变化图斑勾绘；冗余率、准确率和漏检率的计算公式分别为：
准确率＝正检变化数/真实变化数；
漏检率＝漏检数/真实变化数；
冗余率＝误检数/提取总数；
其中，真实变化数＝提取总数+漏检数-误检数；提取总数为格网单元总的个数，漏检数为参考数据中标记为变化但检测结果中标记为未变化的格网个数，误检数为参考数据中标记为未变化但检测结果中标记为变化的格网个数；正检变化数为参考数据中标记为变化且检测结果中也标记为变化的格网个数。
通过对相同空间范围、不同时相的多源遥感影像进行格网划分，引入遥感影像的纹理特征波段作为辅助数据，并与遥感影像的光谱特征波段共同组成变化发现特征集，与采用遥感影像单一的光谱特征相比，本遥感影像检测方法通过计算所有波段的相似度，因此检测更加精确，精度更高；另外，采用基于感知哈希的图像相似度计算算法对特征集进行相似度计算，通过对每个波段的相似值赋予权重，并计算每对格网单元总的加权相似度值，因此该方法能根据每个波段的相似性影响程度不同，重点突出变化的波段，大大提高了变化检测的效率，且直接通过对对发生变化的位置进行标记，提取位置索引，减少了人工对变化位置一一对比筛选的工作量。同时通过计算机自动提取变化位置而不是具体变化图斑，将搜索范围缩小至一定尺度，减少了人工检测在无变化范围内搜索投入的工作量，同时也有效规避了计算机自动提取变化图斑造成的数据冗余。

Claims (5)

1.一种多源遥感影像变化检测方法，其特征在于：包括以下步骤：
步骤1、输入两期相同空间范围、不同时相的多源遥感影像，分别记为前时相遥感影像和后时相遥感影像；
步骤2、对输入的前、后时相遥感影像进行相位配准，使前、后时相遥感影像的空间位置完全匹配，得到配准后的前、后时相遥感影像，其中，配准后的遥感影像中包括光谱特征；
步骤3、分别提取步骤2中配准后的前、后时相遥感影像的纹理特征，并将某时相遥感影像的纹理特征波段与该时相配准后的遥感影像的光谱特征波段共同构成特征集，分别得到前时相遥感影像的特征集和后时相遥感影像的特征集；
步骤4、分别对步骤3中前、后时相遥感影像对应的特征集进行格网划分，分成M×N个大小相同的格网单元，前、后时相遥感影像对应的特征集中相同位置处的格网单元具有一一对应的下标，M和N均为正整数；
步骤5、采用感知哈希算法对每对格网单元中的每个波段进行相似度计算，得到每对格网单元中每个波段的相似度值；
步骤6、对任一对格网单元中每个波段的相似度值赋予权重，并计算任一对格网单元中所有波段总的加权相似度值；
步骤7、遍历每对格网单元总的加权相似度值，依次判断每对格网单元总的加权相似度值是否小于设定的相似度阈值，如是，则标记该格网单元为变化位置，如否，则该格网单元为无变化位置；
步骤8、提取步骤7中标记为变化位置的格网单元，并将该格网单元的中心点位置作为变化位置的索引；
步骤9、判断整个遥感影像的变化检测结果是否满足设定的精确度要求，如满足，则进行变化图斑勾绘，如不满足，则重新设定相似度阈值，并转入步骤7。
2.根据权利要求1所述的多源遥感影像变化检测方法，其特征在于：所述步骤3中采用灰度共生矩阵提取前、后时相遥感影像的纹理特征。
3.根据权利要求1所述的多源遥感影像变化检测方法，其特征在于：所述步骤5中采用感知哈希算法计算相似度的具体步骤为：
步骤5-1、缩小格网单元的尺寸：采用双线性内插方法对每对格网单元进行缩放，缩放至n*n；其中，n为正整数；n≥8；
步骤5-2、将彩色图像转化成灰度图像；
步骤5-3、计算步骤5-2中灰度图像的离散余弦变换矩阵，并保留左上角8*8低频矩阵值，将该8*8低频矩阵作为最终的DCT矩阵；
步骤5-4、计算步骤5-3中最终的DCT矩阵的均值，将该最终的DCT矩阵中数值大于等于DCT均值的位置处设为1，小于DCT均值的位置处设为0，生成64位的图像指纹；
步骤5-5、将前、后时相遥感影像中每对格网单元分别生成的64位hash指纹进行汉明距离计算，则两影像每对格网单元的相似度d计算公式为：
Figure FDA0002053655640000021
其中，Dham为前、后时相遥感影像中每对格网单元分别生成的64位hash指纹之间的汉明距离。
4.根据权利要求1所述的多源遥感影像变化检测方法，其特征在于：所述步骤6中任一对格网单元中所有波段总的加权相似度值的计算公式为：
Figure FDA0002053655640000022
其中，D(i)为第i对格网单元中所有波段总的加权相似度值，1≤i≤M×N，M×N为格网单元的总数，k为格网单元中的波段总数，wi(m)为第i对格网单元中第m个波段的权重，
Figure FDA0002053655640000023
di(m)为第i对格网单元中第m个波段的相似度值。
5.根据权利要求1所述的多源遥感影像变化检测方法，其特征在于：所述步骤9中的变化检测结果包括冗余率、准确率和漏检率，如果整个遥感影像检测的冗余率、准确率和漏检率均满足设定的精确度要求时，则进行变化图斑勾绘。
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