基于直线特征的遥感图像变化检测方法研究

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1、摘要遥感图像变化检测是利用对同一地区在不同时期拍摄的遥感图像，采用图像处理和模式识别等手段，检测出该地区的地物变化信息的过程。它在资源环境监测、地理数据更新及国防建设等各个领域有广泛的应用。随着遥感图像的空间分辨率越来越高，遥感图像的地物信息更加丰富，地物空间结构和分布信息更加精细，同时其背景信息复杂，噪声信息干扰严重，“同物异谱"和“异物同谱"现象明显，这都给高分辨率遥感图像变化检测带来了极大的困难。因此，需要寻找新的变化检测方法解决遥感图像分辨率提高所带来的问题。在高分辨率遥感图像中，人工地物往往表现出线性结构特征，如道路，桥梁，机场及建筑物轮廓等，这些直线特征受光照、成像

2、角度及噪声等影响较小，在遥感图像中相对灰度特征更为稳定。此外，人工地物的本征变化通常也对应着这些直线特征的变化。因此，可以基于直线特征的出现、消减来开展地物的变化检测。围绕基于直线的变化检测，本文重点研究了以下两个问题：(1)对基于特征融合的直线提取方法进行了重点研究以获得更为完全、稳定的直线特征。其过程是：首先从边缘和相位两个角度分别提取直线特征，即通过边缘检测提取边缘直线，利用相位编组法提取相位直线，然后建立结合两类方法优势的融合规则，通过直线融合提取出更为完整和稳定的直线特征。实验结果表明，基于直线特征融合的直线提取方法在复杂环境下能够检测出比较完整的直线，相对单一特征直

3、线检测方法算法更为稳健。(2)在直线提取的基础上，设计了基于直线的变化检测新方法。其过程是：通过相位直线支撑区内像元相位的统计来进行相位直线匹配，从而检测出变化的相位直线；通过边缘直线支撑区内像元的相位和极值点统计来进行边缘直线匹配，从而检测出变化的边缘直线；最后融合两类直线的变化检测结果从而检测出更丰富的变化信息。在高分遥感图像上的变化检测实验结果表明，以上基于直线特征的变化检测方法能够有效地检测出入工地物的变化。关键字：变化检测，直线提取，相位编组，边缘检测，直线融合AbstractAbstractRemotesensingimagechangedetectionisthe

4、procedureofidentifyingobjectchangesfrommulti—temporalremotesensingiI】[1ages，usingimageprocessing，pa：ctemrecognitionandothermeans．Remotesensingimagechangedetectionhasanimportantroleinmonitoringresourceandenvironmentchanges．Nowadays，alotofhighspatialresolutionremotesensingimagesemergewhichhave

5、largerquantityofdata,morecomplicatedstructuresandbackgroundinformation,existenceofspectrumconfusion,etc．Thesefactorscauseitmoredifficulttodetectchangeinformation．hlllighresolutionremotesensingimages，artificialobjectsincludingroads，bridges，airportsandbuildings，oftenhavestraightlineboundaries．

6、Thesestraightlinefeaturesalemorestablethanspectrumssincetlleyalelessaffectedbychangesofillumination，imagingangleandnoise．Inaddition,ifartificialobjectschange，thecorrespondingstraightlinefeatureswillchangeaccordingly．Therefore，wecandetectchanginginformationbyidentifyingtheappearanceanddisappe

7、aranceofstraightlines．Inthisstudy,wededicatetodevelopstraight-linebasedchangedetectionmethods．Ourworkinclude：(1)Weproposeastraightlineextractionmethodbasedonfeaturesfusionwhichcallobtainmorecompleteandstablelinefeatures．Inthismethod，theedge-basedst