基于模糊综合评判的遥感图像变化检测方法

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1、基于模糊综合评判的遥感图像变化检测方摘要：在此提出一种基于模糊综合评判的遥感图像变化检测方法。该方法首先对某一时相的遥感图像进行基于改进的模糊c均值聚类的图像分割；其次对图像分割结果进行区域标记和特征提取，根据特征约束条件检测到感兴趣的目标区域，同时将感兴趣的目标区域映射到另一时相的遥感图像；最后综合考虑两时相遥感图像感兴趣目标区域的光谱统计特征和纹理特征，建立模糊综合评判模型对目标区域是否发生变化做出判决。关键词：遥感图像；变化检测；模糊C均值聚类；模糊综合评判中图分类号：TN964734文献标识码：A文章编号：10047373X（2013）08?0112?0

2、5随着空间科学技术的迅猛发展，遥感图像获取技术也呈现出三多（多传感器、多平台、多角度）和三高（高空间分辨率、高光谱分辨率、高时间分辨率）的特点［1］。遥感卫星获取的图像的空间分辨率从几米提高到一米以下，时间分辨率也由几十天提高到一天，从而每天都可以获取海量的遥感图像数据，实现了遥感数据长周期积累。如何从这些遥感图像中检测出变化信息已成为遥感应用领域中的一个重要研究方向，即遥感图像变化检测技术。它是指从不同时期的遥感图像中，定量分析和确定地物变化的特征和过程的技术⑵。1遥感图像变化检测方法遥感图像变化检测方法有很多，本文研究的主要是从多时相遥感图像中发现变化，因此

3、从图像处理抽象等级的角度将遥感图像变化检测方法分为像素级、特征级和目标级3个类别［3］。随着遥感图像空间分辨率的提高，反映在遥感图像上的地物的几何和结构信息更加细腻，变化检测也逐渐向小尺度发展。传统的像素级变化检测方法不适用于高分辨率遥感图像，目标级变化检测逐渐成为研究的热点［4］。目标级变化检测的最主要的特点是将图像看成多个具有语义信息的对象的组合，然后将这些对象作为变化检测的基本处理单元［5］o而像素级变化检测是将图像中的每个像素作为变化检测基本处理单元。实际上，人类视觉系统在观察两幅图像之间的变化时，也不是逐个像素进行比较，而是先把整幅图像分成一个个对象再

4、加以比较。因此，从生理学的角度来讲，目标级的方法也更适合变化检测［6］。目标级变化检测通过提取这些对象的光谱统计特征、纹理特征和其他特征进行变化判决。然而如何选择与组合对象的各种特征进行变化判决是目标级变化检测的一个难点。针对这个问题本章提出一种基于模糊综合评判的遥感图像变化检测方法。该方法的基本流程如图1所示。基于模糊综合评判的遥感图像变化检测方法大致可以分为3个步骤：(1)以某一时相遥感图像为基准进行图像分割得到若干个同质区域，对这些区域进行区域标记和特征提取；根据特征约束条件检测到感兴趣的目标区域，同时将感兴趣的目标区域映射到另一时相的遥感图像；综合考虑两

5、时相遥感图像感兴趣目标区域的光谱统计特征和纹理特征，建立模糊综合评判模型对目标区域是否发生变化做出综合判决，得到变化检测结果lo(2)采用同样的方法以另一时相的遥感图像为基准进行变化检测，得到变化检测结果2。(3)将两个检测结果进行叠加得到最终的变化检测结果。基于模糊综合评判的遥感图像变化检测主要涉及到图像分割、区域标记、特征提取和模糊综合评判模型的建立等4个关键技术，下面详细论述这4项关键技术。1.1图像分割图像分割就是将图像中所有的像素按照某个准则分成不重叠的、相似的区域，它是图像分析、理解和模式识别的一个关键步骤，也是本文进行遥感图像变化检测的一个重要环节

6、，分割的准确性直接影响后续任务的有效性，因此图像分割具有十分重要的意义。本文采用基于模糊C均值聚类的图像分割。基于模糊C均值聚类的图像分割就是将图像中属性相一致的像素进行模糊聚类后对每类像素进行标定，从而实现图像分割。把图像中的像素点看成数据集的样本点，像素点的特征(对于灰度图像来说即为灰度值)看成样本点的特征，则图像的分割问题转化为模糊聚类分析问题。具体步骤如下：第1步：将图像矩阵［FMXN=［f(i,j)］MXN］行化，设［n二MXN］为像素点的个数，聚类类别数为［c(2WcWn)］,权重系数为［m(m>l)］,迭代终止阈值［e=0.01］,初始化聚类原型模

7、式［V(0)］；第2步：利用公式(1)计算或更新分类矩阵［U*］；［u(r)ij=ll=lcxj-vixj-vl2m-l,iWc,jWn］(1)第3步：利用式(2)更新聚类中心［vi］；［v(r+1)i=k=ln(uik)mxkk=ln(uik)m,iWc］(2)第4步：如果［v(r+1)i~v(r)i(2)判断与［P］相邻的上、下、左、右、左上、右上、左下、右下8个像素的像素值是否为1。若为1,则与［P］添加相同的标记［R］,并记录其坐标。(3)依照步骤2的方法，直到所有具有八连通性的像素值为1的像素都添加相同的标记的时候转到下一步。记录下连通像素的个数，即为

8、连通区域的面积。(4)返