基于非下采樣Contourlet變換與主動輪廓的遙感圖像變化檢測方法技術

本發明專利技術涉及一種基于非下采樣Contourlet變換與主動輪廓的遙感圖像變化檢測方法，在獲取差分圖時使用了對量化噪聲的不敏感且具有平移不變性的特性的非下采樣Contourlet變換。在取得較好的噪聲抑制的同時提高各方向細節保留的能力，從而提高遙感圖像變化檢測技術的準確率。有益效果是：首先，非下采樣Contourlet變換可以在保留細節信息的前提下更好的去除噪聲干擾；其次，主動輪廓算法是個迭代算法，能夠一步步地逼近真實地物的邊界信息，并且該算法不使用任何控制點或插值點來表示輪廓信息。基于上述兩點，本發明專利技術在具有保持細節并去除噪聲能力的同時也有保持邊界信息的能力。

【技術實現步驟摘要】

本專利技術屬于多時相遙感圖像變化檢測的方法，尤其涉及一種基于非下采樣Contourlet變換與主動輪廓的遙感圖像變化檢測方法。
技術介紹
地球表面每天都發生著各種各樣的變化，這種變化信息催生了大量的應用，例如地表資源的監控、農田覆蓋和土地利用的監控及環境變化的監控等等。衛星遙感成像技術的成熟使得能夠用圖像處理的方法抓取地球表面的這種變化信息，并進一步將這種變化信息應用到各種領域應用中。變化檢測是一種通過觀察及分析不同時刻同一地物的狀態來識別地物是否發生變化的檢測處理技術。遙感圖像的變化檢測能夠通過同一地區不同時刻的遙感圖像來監測地物變化信息。遙感圖像變化檢測技術可以主要分為兩個的類別：基于像素的變化檢測技術和基于對象的變化檢測技術。基于像素的變化檢測技術只針對傳感器采集來的數據以像素為單位進行變化檢測，無法提取真實地物之間的關系，所以此方法在處理低分辨率圖像時具有很好的效果，但對于高分辨率圖像，其變化檢測效果不佳。基于對象的變化檢測技術在提取特征階段會將圖像進行分割，提取真實地物之間的關系，以對象為單位進行圖像處理，所以基于對象的變化檢測技術更適合處理高分辨率圖像。傳統的基于像素的遙感圖像變化檢測技術直接通過將圖像點抽象成噪聲模型和分布模型，采用閾值的方法得到變化圖，這種傳統的方法在去除噪聲的同時同樣也去除了圖像中的細節信息。對此，文獻“Multitemporal?image?change?detection?using?undecimated?discrete?wavelet?transform?and?active?contours.IEEE?Transactions?on?Geoscience?and?Remote?Sensing,vol.49,no.2,pp.706–716,2011.”公開了基于小波變換和主動輪廓模型的遙感圖像變化檢測技術。其考慮圖像的局部特性，加入圖像的空間信息，能夠很好的抑制噪聲，同時又較好的保留細節信息。但上述方法在對差分圖進行去噪時沒有考慮到小波變換不滿足方向性及各向異性，不能完全保留圖像中各個方向的細節信息。綜上所述，現有的遙感圖像變化檢測方法不能夠同時取得較好的噪聲抑制和各方向細節保留效果。
技術實現思路
要解決的技術問題為了避免現有技術的不足之處，本專利技術提出一種基于非下采樣Contourlet變換與主動輪廓的遙感圖像變化檢測方法，解決現有遙感圖像變化檢測技術中不能同時獲得較好的噪聲抑制和各方向細節保持效果。技術方案一種基于非下采樣Contourlet變換與主動輪廓的遙感圖像變化檢測方法，其特征在于步驟如下：步驟1：在不同時刻對同一地點獲取的且已經配準和進行了輻射矯正及幾何矯正的兩幅遙感圖像進行絕對值差分，獲得差分圖像；步驟2：對差分圖像進行非下采樣Contourlet變換，分解成一個低頻近似部分DL和S個高頻部分集；步驟3：對S個高頻部分集采用細節保留算法去除每張圖像中的噪聲干擾；步驟4：將去除噪聲的S個高頻部分集與步驟2得到的低頻近似部分DL進行融合，得到一個保留細節同時去除噪聲的差分圖像；步驟5：將步驟4得到的差分圖像使用主動輪廓算法進行分割，從而獲得表示變化結果圖CM。有益效果本專利技術提出的一種基于非下采樣Contourlet變換與主動輪廓的遙感圖像變化檢測方法，在獲取差分圖時使用了對量化噪聲的不敏感且具有平移不變性的特性的非下采樣Contourlet變換。在取得較好的噪聲抑制的同時提高各方向細節保留的能力，從而提高遙感圖像變化檢測技術的準確率。本專利技術的有益效果是：首先，非下采樣Contourlet變換可以在保留細節信息的前提下更好的去除噪聲干擾；其次，主動輪廓算法是個迭代算法，能夠一步步地逼近真實地物的邊界信息，并且該算法不使用任何控制點或插值點來表示輪廓信息。基于上述兩點，本專利技術在具有保持細節并去除噪聲能力的同時也有保持邊界信息的能力。附圖說明圖1：本專利技術基于非下采樣Contourlet變換和主動輪廓模型的遙感圖像變化檢測方法的流程圖具體實施方式現結合實施例、附圖對本專利技術作進一步描述：1、設X1，X2為在t1，t2兩個時刻，同一遙感傳感器及同一波段上對同一地點獲取的兩幅遙感圖像，且X1，X2已經經過配準和進行了輻射矯正及幾何矯正。對X1，X2進行絕對值差分，即D＝|X1-X2|，獲得差分圖像D。2、對步驟1所得的差分圖像D進行非下采樣Contourlet變換，得到一個低頻近似部分DL和S個高頻部分集 D H = { D s H | 1 ≤ s ≤ S本文檔來自技高網...

【技術保護點】
一種基于非下采樣Contourlet變換與主動輪廓的遙感圖像變化檢測方法，其特征在于步驟如下：步驟1：在不同時刻對同一地點獲取的且已經配準和進行了輻射矯正及幾何矯正的兩幅遙感圖像進行絕對值差分，獲得差分圖像；步驟2：對差分圖像進行非下采樣Contourlet變換，分解成一個低頻近似部分DL和S個高頻部分集；步驟3：對S個高頻部分集采用細節保留算法去除每張圖像中的噪聲干擾；步驟4：將去除噪聲的S個高頻部分集與步驟2得到的低頻近似部分DL進行融合，得到一個保留細節同時去除噪聲的差分圖像；步驟5：將步驟4得到的差分圖像使用主動輪廓算法進行分割，從而獲得表示變化結果圖CM。

【技術特征摘要】
1.一種基于非下采樣Contourlet變換與主動輪廓的遙感圖像變化檢測方法，其特征
在于步驟如下：
步驟1：在不同時刻對同一地點獲取的且已經配準和進行了輻射矯正及幾何矯正的
兩幅遙感圖像進行絕對值差分，獲得差分圖像；
步驟2：對差分圖像進行非下采樣Contourlet變換，分解成一個低頻近似部分DL和

【專利技術屬性】
技術研發人員：李映，徐隆浩，廖方順，
申請(專利權)人：西北工業大學，
類型：發明
國別省市：陜西;61