基于融合和广义高斯模型的遥感影像变化检测模板.doc

基于融合和广义高斯模型的遥感影像变化检测模板 第!卷#第$期%$年!月遥#感#学#报&()*+,-)./0.1.*12*34567!，*57$*587，%$!:A$!=（%$）$:;A:基于融合和广义高斯模型的遥感影像变化检测马国锐，李平湘，秦前清（武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室，湖北武汉#A=）摘#要#提出了一种基于融合和广义高斯模型的遥感影像变化检测算法。 该算法融合差值影像和比值影像的结果构造差异影像，然后运用灰度形态学对差异影像进行顾及空间邻域关系的处理，再对处理后的结果运用广义高斯分布模型估计变化与非变化像元的概率密度参数，最后采用改进的O2算法计算最佳分割阈值，提取变化区域。 实验结果表明，所提出的变化检测算法稳健、高效，具有较大的实用价值。 关键词#变化检测；灰度形态学；广义高斯分布模型；O2阈值选取#0P9!#+!#$%&()#*&%+,-./$0$1$21*&3445&2.&67$8&1$9$#*/:8/$#/+3F5:GFD，,2PDNE:QDE，R2*RD:SDNE（!#$%&()*%+,&*%+-#$%&.&/$&00+$&/$&12+304$&/，566$&/780-%#010&9$&/:2;&$30+9$#4，=2)0$:2;$&）3;#1521#0LDI TCTUGTGUIUNVI CMLEU WUVUMVD5N CTTG5CML5X GUB5VU IUNIDNEDBCEUI YCIUW5N XFID5N WEUNUGC63CFII B5WU6（33/）70LDI BUVL5W M5NIVGFMVI WDXXUGUNMUDBCEU YKXFIDNE VLUGUIF6VI5X IFYVGCMVD5N5TUGCVD5N WWD8DID5N5TUGCVD5N，VLUN，TG5MUIIUI WDXXUGUNMUDBCEU YKEGCK B5GTL565EK，CECDN，UIVDBCVUI VLUTG5YCYD6DVK WUNIDVK5X MLEU TDQU6I WN5:MLEUTDQU6I YK33/，XDNC66K，MC6MF6CVUI VLU5TVDBC6VLGUIL56W YKVLU DBTG58UW O2CTTG5CML WUQVGCMVI VLUMLEUW GUED5NI7.QTUGDBUNVI IL5Z VLCVVLU BUVL5W5X XFID5N W33/DI I56DW WUXXDMCMD5FI，ZLDML LCITGUXUGCY6U CTT6DMCVD5N8C6FU7&5%#MLEU WUVUMVD5N；EGCK B5GTL565EK；33/；O2CTTG5CML!#引#言遥感具有宏观、动态、快速、准确和综合的优势，适合用于检测大范围、远距离地表的各种变化，多时相的遥感影像变化检测技术已经广泛地应用到社会经济的各个方面，比如农业调查、林业监测、城市规划管理、基础地理数据库更新、土地退化和荒漠化检测以及极地和海洋的探测等。 多年以来，研究人员提出了多种遥感影像变化!检测技术，各国学者从不同的方面进行了总结。 如李德仁提出变化检测技术可根据影像配准和变化检测的数据源两个因素，划分为先进行影像配准的变化检测方法和变化检测与影像配准同步进行的方A法两类。 ,F等按照检测策略将现有的变化检测方法归结为七类算术运算法、变换法、分类法、高级9模型法、321方法、视觉分析法和其他方法。 更多的学者根据是否要先进行分类，将现有的变化检测方法归纳为分类后比较法和直接比较检测法两$类，还有学者提出分为监督的方法和非监督的方法等。 不过目前的这些变化检测方法多适用中低分辨率的多光谱和高光谱图像，多用来检测大面积目温馨推荐您可前往百度文库小程序享受更优阅读体验不去了立即体验%9:;:%；修订日期%$:!:%!A）。 作者简介马国锐（!=#），男，武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室博士生，研究方向为信号处理、遥感影像处理与应用。 万方数据。 .:BCD6BCEF5GFDHGIJ KCL557M5B7MN#!遥#感#学#报第$%卷标（如森林、土地、城市等）的变化。 每种方法都有各自的优点，难以确定哪种方法是最优的，应该根据具&体应用的要求来选用合适的变化检测分析方法。 随着高分辨率卫星遥感应用的不断深入，应用高分辨率卫星遥感影像进行变化检测给我们带来了新的机遇和挑战，以往的变化检测算法是否适合高分辨率影像需要进一步的探索。 本文针对中高分辨率单通道卫星遥感影像变化检测技术展开了一系列的研究。 影像算术运算法是遥感影像最广泛使用的变化检测方法。 主要包括差值和比值运算，构造差异影像，然后选取适当的阈值，提取变化区域。 本文发现了在变化检测处理过程中差值法构造差异影像像素值总是大于等于比值法构造的差异影像像素值的规律，并从理论上给予了证明，经过深入分析这两种方法的特性，提出了一种差值融合比值的差异影像构造方法。 从差异影像中提取变化区域是变化检测的另一个关键问题，经典的变化检测算法是通过确定变化阈值来提取的，然而变化阈值的确定一直没有得到很好的解决。 传统的图像分割方法，如循环分割、最大类间方差自动分割、最佳熵自动分割、矩不变自动分割等并不能得到好的结果，目前，变化阈值大多数是通过人机交互选择经验性数值来确定的，需要反复试验，才能得到令人满意的结果。 针对变化阈值难以有效地自动确定的问题，()*+,-等率先应用!统计模式识别中的./-0决策理论加以解决，通过估计变化与未变化两类的先验概率和类条件概率密度函数，所选取的最优变化阈值在理论上使得变化检测的总体错误率达到最低。 通常，假定差异影像近似服从高斯分布，不过由于实际地物光谱特征的复杂性，在很多情况下这两类像元的分布很难用单一的高斯密度分布来描述，简单高斯分布模型，有可能产生较大的偏差，得到错误的变化检测结果。 因此，本文选用以1.)002.，分布、3.45.62.，分布为特例，以!函数和均匀分布为极限形式的广义高斯分布模型作为差异影像中变化类和没变化类的分布模型，提出了一种广义高斯分布模型 （117）的差异影像变化阈值选取方法。 8#算法关键技术!#$差值融合比值的差异影像构造9，$%#差值法和比值法操作简单，应用最为广泛。 万方数据图像差值法对多时相图像中对应的像素值进行相减，结果图像代表了两个时间图像的变化。 根据检测对象的不同，差值法又分为灰度差值法、纹理差值$，$8$:法、矩特征差值法、植被指数差值法、反射$率差值法和小波变换系数差值法等。 本文以灰度差值法为例进行阐述，其他方法可以类推。 常用的灰度差值法表达式如下!（，#）$8;%（&，#）%（，#）（$）%（&，#）8;，%（，#）8;式中，#为像素坐标值；（&，#），（，#）分别为不同时相的两幅遥感影像；!（，#）为差值法构造的差异影像。 如果在一个像素上没有发生变化，则!（，#）8;，如果在此像素上发生的变化程度越大，则!（，#）越接近%。 图像比值法计算已配准的多时相图像对应像素值的比值，结果图像代表了两个时间图像的变化。 常用的灰度比值法表达式如下8;(（&，#）)（，#）#（&，#）（，#），（，#）+%(（，#）8;(（，#）)（&，#）#（&，#）=（，#），（&，#）+% （8）(（，#）为比值法构造的差异影像，其他参数意义同上。 如果在一个像素上没有发生变化，则(（，#）(（，#）当（&，#）!（，#）!（，#）8;?（&，#）（，#）(（，#）(（，#）得（&，#）?8;）(（&，#）?（，#）=%得解（&，#）=8;；或（&，#）（，#）两个解均与条件矛盾，同理可证（&，#）（，#）时，也无解，所以总有!（，#）!(（，#）成立。 根据这个结论，可以看出在没有发生变化的区域，差值法构造差异影像像素值等于比值法构造差异影像像素值，即!（，#）(（，#）8;，而发生变化的区域，差值法构造差异影像像素值总是大于等于比值法构造差异影像像素值，所以差值法构造的第!期马国锐等基于融合和广义高斯模型的遥感影像变化检测%#$差异影像灰度范围比较集中，比值法的差异影像灰为%和&坐标轴，分别从&至(变化，（，#）和度范围相对分散一些。 如果考虑进行变化检测的两(（，#）分别为)和)坐标轴，可以得到差值和比幅图像灰度级的各种情况，令（!，#）和$（，#）分别值差异影像的三维分布，如图)所示。 图)%差值和比值差异影像的分布*+,-)%.+/01+230+45467+66818598+:;,8/%从图)中可以看出，在没有变化时，差值与比值的结果一样，即%&时，)，在%和&均比较大时，)与)很接近，但是当%和&中有一个值较小时，差值与比值的差异影像的差别就很大了，即比值法夸大了这种变化，图中可见，在平行于%&的平面上，差值法的值（，#）处处相等，而比值法的值(（，#）却从&到（，#）非线性变化，这就是这两种方法的区别与联系。 由于量化过程一般为非线性变换，故差值法并不能完全反映地面地物的辐射能量变化，如对灰度值从(&到&与从(&到&的变化，地面相应处)(的地物辐射能量变化并不等量，所以不能等同看待；比值法运算结果在增强变化信息、抑制背景信息的同时可以帮助减少大气条件造成的影响，但有时会过于夸大部分的变化，如对灰度值从&到&与从&到的变化，比值法不能区分出来，而差值法差异却非常大。 考虑两种方法各自的局限和人眼视觉特性，本文提出差值融合比值的差异影像构造方法。 融合可以基