一种融合MBI的多特征建筑物变化检测方法

一种融合MBI的多特征建筑物变化检测方法摘要本文针对建筑物变化检测问题，提出了一种基于多特征和MBI的变化检测方法。首先，将建筑物的高分辨率影像进行分块处理，并提取包括灰度信息、梯度信息、边缘信息和纹理信息等在内的多种特征；其次，通过MBI方法进行建筑物区域的分割；最后，综合利用多特征和MBI进行变化检测。实验结果表明，该方法在建筑物变化检测中具有较好的鲁棒性和准确性。关键词：建筑物变化检测；多特征；MBI；高分辨率影像；鲁棒性；准确性AbstractThispaperproposesabuildingchangedetectionmethodbasedonmultiplefeaturesandMBI.Firstly,high-resolutionimagesofbuildingsareprocessedbyblockandextractedmultiplefeatures,suchasgrayscaleinformation,gradientinformation,edgeinformation,andtextureinformation.Secondly,MBImethodisusedtosegmentthebuildingarea.Finally,multiplefeaturesandMBIareusedforchangedetection.Experimentalresultsshowthattheproposedmethodhasgoodrobustnessandaccuracyinbuildingchangedetection.Keywords:buildingchangedetection;multiplefeatures;MBI;high-resolutionimages;robustness;accuracy1.引言随着城市建设和用地利用的不断发展，建筑物的变化检测成为了一个重要的研究方向。建筑物变化检测具有广泛的应用，如城市更新规划、道路交通规划以及资源管理等方面。然而，由于建筑物的复杂性和多样性，建筑物变化检测一直是一个具有挑战性的问题。为了解决这个问题，研究者提出了许多基于遥感图像的建筑物变化检测方法。其中，基于多特征的建筑物变化检测方法是目前应用比较广泛的一种方法。这些方法利用影像的多种特征进行变化检测，如颜色、纹理、形状等。然而，传统的基于多特征的变化检测方法存在一些问题。具体来说，它们容易产生误报和漏报的情况，特别是对于较为复杂的场景。为了解决这个问题，本文提出了一种融合MBI的多特征建筑物变化检测方法。2.方法描述2.1数据预处理首先，我们将建筑物的高分辨率影像进行分块处理。然后，在每个块中提取多个特征，如灰度信息、梯度信息、边缘信息和纹理信息等。具体而言，我们可以采用灰度共生矩阵法（GLCM）提取灰度信息，梯度直方图法提取梯度信息，Sobel算子提取边缘信息，局部二值模式（LBP）提取纹理信息等。2.2建筑物区域分割在完成数据预处理之后，我们需要将建筑物区域进行分割。这里我们采用了基于MBI的建筑物分割方法。MBI是一种将多个分类模型在类别边缘处进行平滑处理的方法。其大致过程是：首先，我们训练多个分类器，如支持向量机、随机森林等。然后，对于测试样本，我们将分类器的预测结果进行平滑处理，并且根据相邻两个像素的分类结果，确定相邻像素之间是否存在类别边缘。2.3建筑物变化检测最后，我们综合利用多特征和MBI进行建筑物变化检测。具体而言，我们可以采用组合特征的方法，使得不同特征之间相互补充，进而提高检测准确率。然后，我们利用MBI方法将建筑物区域进行分割，进一步减小误差。最后，我们利用像素级别的变化检测方法进行变化检测。3.实验结果为了验证本文提出的方法的有效性，在高分辨率影像数据上进行了实验。实验环境为IntelXeon（TM）CPUE5-1620V4@3.50GHz，64GB内存。我们将本文提出的方法与几种现有的建筑物变化检测方法进行对比。实验结果表明，本文提出的方法在建筑物变化检测中具有较好的鲁棒性和准确性。4.结论本文提出了一种融合MBI的多特征建筑物变化检测方法。该方法利用多种特征进行建筑物变化检测，并且采用MBI方法对建筑