本發(fā)明涉及遙感影像處理技術(shù)領(lǐng)域，特別是涉及一種基于面向?qū)ο蟮奶囟▍^(qū)域全自動變化監(jiān)測方法。

背景技術(shù)：

利用遙感影像進行目標動態(tài)監(jiān)測是遙感信息科學(xué)的重要研究領(lǐng)域，是遙感信息科學(xué)、地球系統(tǒng)科學(xué)、統(tǒng)計學(xué)和計算機技術(shù)等學(xué)科技術(shù)交叉領(lǐng)域，是當前遙感數(shù)據(jù)處理技術(shù)的主要發(fā)展方向之一。遙感變化檢測就是利用同一地表區(qū)域多時相的遙感影像來確定和分析地表變化，提供地物的空間分布及其變化的定性與定量信息。

地面的特定區(qū)域特征明顯且空間位置固定不變，在高分辨率遙感影像上可以被清楚識別，已有許多方法可以利用高分辨率衛(wèi)星影像對這些特定區(qū)域進行自動識別與提取。但很多地面設(shè)施沒有固定的模型，不同的分辨率圖像中的港口、道路、橋梁、機場和交通樞紐等特定區(qū)域，模型都不相同，傳統(tǒng)的基于像元的分類方法易受高分辨率影像局部異質(zhì)性大的影響和干擾。

技術(shù)實現(xiàn)要素：

面向?qū)ο蠓椒ㄊ且环N非常有效的信息提取方法，它最基本的特點就是以影像分割獲得的影像對象為基本的操作單元，在特定區(qū)域動態(tài)監(jiān)測方面具有很好的應(yīng)用前景。本發(fā)明充分挖掘高分辨率衛(wèi)星影像的優(yōu)點，基于面向?qū)ο蟮姆椒?，針對特定區(qū)域的變化監(jiān)測，通過把衛(wèi)星影像正射糾正、影像配準、輻射校正和面向?qū)ο笞兓瘷z測等技術(shù)有機結(jié)合起來，研究關(guān)鍵技術(shù)、處理流程和應(yīng)用模式的創(chuàng)新，實現(xiàn)對特定區(qū)域自動化、流程化的動態(tài)監(jiān)測，提供有效的定性與定量信息。

本發(fā)明的技術(shù)方案為一種基于面向?qū)ο蟮奶囟▍^(qū)域全自動變化監(jiān)測方法，包括以下步驟：

步驟1，獲取輸入影像對應(yīng)的地面范圍；

步驟2，在特定區(qū)域基礎(chǔ)信息庫中，通過特定區(qū)域的地理坐標和輸入影像對應(yīng)的地面范圍，自動篩選出輸入影像對應(yīng)的地面范圍內(nèi)有特定區(qū)域的影像，并在在線地圖上顯示出輸入影像對應(yīng)的地面范圍和特定區(qū)域的地面范圍；

步驟3，對包含特定區(qū)域的影像區(qū)域進行局部rpc糾正，得到特定區(qū)域的正射影像；

步驟4，由特定區(qū)域基準信息庫中當前要處理的特定區(qū)域?qū)?yīng)的基準影像對特定區(qū)域的正射影像進行自動影像精配準，獲得精配準后的正射影像；

步驟5，根據(jù)基準影像地理坐標范圍，對精配準后的正射影像進行影像裁剪，得到與基準影像完全重合的影像切片；

步驟6，對影像切片和基準影像進行自動相對輻射校正；

步驟7，結(jié)合特定區(qū)域地物的不變特征，對影像切片和基準影像進行分割，然后采用對象變化向量分析法進行變化檢測，提取出異常的區(qū)域，輸出變化范圍；

步驟8，結(jié)合特定區(qū)域基礎(chǔ)信息庫，針對特定區(qū)域的地物類別，自動評價變化檢測結(jié)果，輸出特定區(qū)域有效的變化信息，實現(xiàn)對特定區(qū)域的動態(tài)監(jiān)測；

步驟9，將特定區(qū)域的變化信息和影像切片錄入基礎(chǔ)信息庫中，對基礎(chǔ)信息庫進行更新。

而且，所述步驟4的具體實施方式為，利用sift和常規(guī)方法在基準影像上提取特征點作為配準控制點rcp，通過與特定區(qū)域的正射影像匹配獲取同名點對，在此基礎(chǔ)上進行最小二乘匹配，構(gòu)建三角網(wǎng)，再經(jīng)過小面元微分糾正，得到特定區(qū)域的正射影像的精配準結(jié)果，獲得精配準后的正射影像。

而且，所述步驟6中對影像切片和基準影像進行自動相對輻射校正通過采用一種基于高低頻分離及對象級平滑的輻射一致性處理方法實現(xiàn)。

而且，所述步驟7中對影像切片和基準影像進行分割通過全尺度或多尺度分析方法實現(xiàn)。

而且，所述步驟7中對象變化向量分析法進行變化檢測的具體實施方式如下，

假設(shè)o1和o2分別是兩時相影像f1和f2同一位置對應(yīng)的兩個對象，它們的特征向量分別為p1(p11,p12,…,p1n)和p2(p21,p22,…,p2n)，n為對象的特征數(shù)量，那么o1和o2兩個對象的差值向量為pc(p21-p11,p22-p12,…,p2n-p1n)，通過分析pc的特性，判斷對象o1和o2發(fā)生了何種變化。

與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明的有益效果：本發(fā)明處理方法清晰，可操作性強，充分利用了高分辨率衛(wèi)星影像的信息，將特定區(qū)域內(nèi)部地物的形狀、幾何結(jié)構(gòu)和紋理信息有效結(jié)合起來進行多尺度分割，以對象為最小處理單元，針對性強，避免了“同物異譜、異物同譜”現(xiàn)象的干擾，不僅可以全自動化地快速獲取特定區(qū)域的變化信息，還能實現(xiàn)業(yè)務(wù)化批量處理，解決了特定區(qū)域動態(tài)監(jiān)測的難題，同時形成了序列基準影像，可用于對特定區(qū)域進行時序分析。

附圖說明

圖1為本發(fā)明實施例的流程圖。

圖2為本發(fā)明實施例的影像地面范圍和目標地面范圍示意圖。

圖3為本發(fā)明實施例的局部rpc糾正原理示意圖。

圖4為本發(fā)明實施例的影像配準效果示意圖，圖4a為精配準前，圖4b為精配準后。

圖5為本發(fā)明實施例的影像相對輻射校正效果示意圖，圖5a為相對輻射校正前，圖5b為相對輻射校正后。

圖6為本發(fā)明實施例的面向?qū)ο笞兓瘷z測效果示意圖，圖6a為基準影像，圖6b為輸入影像。

具體實施方式

本發(fā)明所提供的一種基于面向?qū)ο蟮奶囟▍^(qū)域全自動變化監(jiān)測方法是，對輸入的高分辨率衛(wèi)星影像1a級產(chǎn)品，不經(jīng)過解壓，直接解算影像對應(yīng)的地理坐標范圍；然后根據(jù)特定區(qū)域基礎(chǔ)信息庫的信息對其進行篩選；對篩選后的影像進行區(qū)域rpc糾正，再結(jié)合基準影像進自動行影像精配準；然后根據(jù)基準影像范圍對輸入影像進行影像裁剪，得到影像切片；接著由影像切片和基準影像進行自動相對輻射校正，然后與基準影像自動進行面向?qū)ο笞兓瘷z測，結(jié)合基礎(chǔ)信息庫自動評定變化檢測結(jié)果，輸出變化檢測信息，最后對固定目標基礎(chǔ)信息庫進行更新，形成序列基準影像。

下面結(jié)合附圖和實施例詳細說明本發(fā)明技術(shù)方案。

如圖1所示，本發(fā)明實施例的流程具體包括以下步驟：

步驟1，獲取輸入影像對應(yīng)的地面范圍。在原始高分辨率影像數(shù)據(jù)壓縮包內(nèi)，包含了原始影像文件與其對應(yīng)的rpc參數(shù)文件。不經(jīng)過解壓縮，直接提取出壓縮包內(nèi)rpc參數(shù)文件信息，然后利用有理函數(shù)糾正模型(rfm)，直接由影像rpc參數(shù)迭代解算出影像四個角點對應(yīng)的地面范圍。

步驟2，特定區(qū)域基礎(chǔ)信息庫中，存儲了每個特定區(qū)域的地理坐標范圍，通過特定區(qū)域的地理坐標和輸入影像對應(yīng)的地面范圍，自動篩選出輸入影像對應(yīng)的地面范圍內(nèi)有特定區(qū)域的影像，并在在線地圖上顯示出輸入影像對應(yīng)的地面范圍和特定區(qū)域的地面范圍，如圖2所示，圖中大矩形框代表輸入影像對應(yīng)地面范圍，小矩形框代表特定區(qū)域的地面范圍，圓圈表示特定區(qū)域所在的位置，十字絲表示選中了當前的特定區(qū)域；

步驟3，將篩選后的輸入影像的壓縮包，不經(jīng)過解壓縮，結(jié)合特定區(qū)域的范圍，不對整景影像進行糾正，只對包含特定區(qū)域的影像區(qū)域進行局部rpc糾正，得到特定區(qū)域的正射影像，如圖3所示，其中左邊的小圖為特定區(qū)域?qū)?yīng)的基準影像，右邊的小圖是進行局部rpc糾正的正射影像。直接從壓縮包從提取影像數(shù)據(jù)且進行局部rpc糾正，可以大大減少處理所需的時間。

實施方法為：利用現(xiàn)有技術(shù)直接從壓縮包提取出原始影像數(shù)據(jù)，接著新建一幅正射影像，正射影像坐標范圍是以特定區(qū)域范圍為基礎(chǔ)上外擴100個像元得到的，由rfm模型解算出正射影像每個像元對應(yīng)的原始影像像素坐標，采用雙線性內(nèi)插法內(nèi)插出每個像元的像素值，從而得到特定區(qū)域的正射影像。

步驟4，由特定區(qū)域基準信息庫中當前要處理的特定區(qū)域?qū)?yīng)的基準影像對特定區(qū)域的正射影像進行自動影像精配準，獲得精配準后的正射影像。

實施方法為：利用sift和常規(guī)方法在基準影像(從特定區(qū)域基準信息庫中獲得)上提取特征點作為配準控制點rcp(registrationcontrolpoint)，通過與特定區(qū)域的正射影像匹配獲取同名點對，在此基礎(chǔ)上進行最小二乘匹配，構(gòu)建三角網(wǎng)，再經(jīng)過小面元微分糾正，得到特定區(qū)域的正射影像的精配準結(jié)果。影像精配準后的正射影像和基準影像的同名像元可以一一對應(yīng)，配準效果如圖4中所示，圖4a表示配準前基準影像與正射影像像元錯位大，圖4b表示配準后基準影像與正射影像無錯位。

步驟5，根據(jù)基準影像地理坐標范圍，對精配準后的正射影像進行影像裁剪，得到與基準影像完全重合的影像切片。

步驟6，采用一種基于高低頻分離及對象級平滑的輻射一致性處理方法，對影像切片和基準影像進行自動相對輻射校正。

實施方法為：在影像是有代表前景地物目標紋理信息的高頻和代表背景輻射信息的低頻兩部分組成的事實基礎(chǔ)上，首先對影像切片和基準影像都進行對象級的平滑處理，減弱或消除高亮或特暗前景目標對于影像背景輻射信息提取帶來的干擾，對進行對象級平滑后的兩張影像通過影像變換進行高低頻分離，進而在分離后的低頻部分進行空間域的平滑，最大限度減少基準影像高頻信息混入影像切片，在空間域平滑后的低頻部分進行比值或者差值輻射調(diào)整，最后通過影像逆變換得到影像切片輻射調(diào)整后結(jié)果，影像相對輻射校正結(jié)果如圖5所示，其中圖5a為相對輻射校正前的影像，圖5b為相對輻射校正后的影像。

步驟7，結(jié)合特定區(qū)域地物的不變特征，利用一種顧及地物目標類型的多尺度影像分割方法對影像切片和基準影像進行分割，然后采用對象變化向量分析法進行變化檢測，提取出異常的區(qū)域，輸出變化范圍。

具體實施方法為：在分割過程中采取全尺度/多尺度分析方法，使得分割可以基于特定區(qū)域的類別采取不同的分割尺度，達到較好的分割結(jié)果。例如，針對機場區(qū)域目標提取時主要關(guān)注長直型面狀地物的提取，此時可以利用跑道波譜反射較強、具有豐富直線和角點信息等特性進行分割準則的調(diào)整；同時分割過程中采取全尺度/多尺度分析方法，盡最大努力使得地物本身固有尺度特性能夠在分割結(jié)果中得到體現(xiàn)，例如機場跑道通過全尺度/多尺度分割夠能夠盡量合并為一個區(qū)域?qū)ο?。分割后，再利用影像的光譜、紋理、結(jié)構(gòu)等特征構(gòu)建對象變化特征向量，利用對象變化向量分析法進行變化檢測。

對象變化向量分析方法為：假設(shè)o1和o2分別是兩時相影像f1和f2同一位置對應(yīng)的兩個對象，它們的特征向量分別為p1(p11,p12,…,p1n)和p2(p21,p22,…,p2n)，n為對象的特征數(shù)量。一般特征向量中至少包括對象在各波段的光譜值以及各波段的標準差，因此n一般至少兩倍于影像波段數(shù)。那么o1和o2兩個對象的差值向量為pc(p21-p11,p22-p12,…,p2n-p1n)。因此通過分析pc的特性，就可以判斷對象o1和o2是否發(fā)生了變化以及發(fā)生了何種變化，具體判斷方法可查閱相關(guān)參考文獻：孫開敏,陳艷.對象級變化檢測中的變化向量分析法[c].the,internationalconferenceoncomputationalintelligenceandindustrialapplication.2010.

步驟8，結(jié)合特定區(qū)域基礎(chǔ)信息庫，針對特定區(qū)域的地物類別，自動評價變化檢測結(jié)果，輸出特定區(qū)域有效的變化信息，實現(xiàn)對該區(qū)域的動態(tài)監(jiān)測，如圖6中所示，其中圖6a為基準影像，圖6b為輸入影像，在圖6b中用矢量標注出了發(fā)生變化的區(qū)域。

具體實施方法為：據(jù)特定區(qū)域的類別設(shè)定經(jīng)驗閾值，若異常發(fā)生在特定區(qū)域內(nèi)部且尺度大于經(jīng)驗閾值時，則將該異常確定為地物內(nèi)部的變化；若異常使特定區(qū)域的范圍大小發(fā)生了變化，將該異常確定為區(qū)域的擴張或縮小，并利用歷史數(shù)據(jù)變化檢測結(jié)果進一步判斷各變化所屬類型。

步驟9，將特定區(qū)域的變化信息和影像切片錄入基礎(chǔ)信息庫中，對基礎(chǔ)信息庫進行更新。

具體實施方法為：特定區(qū)域邊界的擴張縮小、地物的增減信息用于更新特定區(qū)域的基本信息，影像切片作為新的基準影像錄入，當有多期基準影像時可以形成基準影像序列，既可用于時序分析，分析區(qū)域的變化規(guī)律，也可以追溯特定區(qū)域某一時期的狀態(tài)。

具體實施時，以上流程可采用計算機軟件技術(shù)實現(xiàn)自動流程運行。

本文中所描述的具體實施例僅僅是對本發(fā)明精神作舉例說明。本發(fā)明所屬技術(shù)領(lǐng)域的技術(shù)人員可以對所描述的具體實施例做各種各樣的修改或補充或采用類似的方式替代，但并不會偏離本發(fā)明的精神或者超越所附權(quán)利要求書所定義的范圍。