建筑物變化的多特征融和及隨機多圖綜合檢測法

作者：王昶,張永生,紀松,張磊

摘要：針對遙感影像建筑物變化檢測過程中存在構造的差異影像凸顯建筑物效果不理想、提取訓練樣本質量差及分類精度低等問題,本文從差異影像構造、高質量訓練樣本提取及分類方法等3方面進行研究,提出一種基于多特征融合及隨機多圖的遙感影像建筑物變化檢測方法。首先,把通過CVA獲取不同時相遙感影像光譜特征差異圖、紋理特征(灰度共生矩陣法)差異圖及通過求差獲取不同時相遙感影像形態學建筑物指數特征差異圖、最佳尺度分割后的形狀特征差異圖按照一定比例相加來構造差異影像,從而有效凸顯建筑物變化信息;然后采用構造的變分去噪模型對差異影像進行去噪處理,利用頻域顯著性方法獲取去噪差異影像的顯著性圖,通過模糊c-均值算法對顯著性圖選取閾值得到的粗變化檢測圖進行預分類,從而獲取高質量建筑物及非建筑物訓練樣本;最后,把從遙感影像及特征影像上提取建筑物和非建筑物訓練樣本的鄰域特征引入隨機多圖分類模型中進行標簽訓練,并利用訓練好的隨機多圖分類器對粗變化檢測圖進行建筑物變化檢測,從而得到高精度的建筑物變化檢測結果。為了驗證本文方法的有效性,選擇同源及多源遙感影像進行試驗分析。試驗結果表明,本文方法可以檢測出更多建筑物變化信息及較少的非建筑物變化信息,同時Com值、Cor值及FM值也明顯高于其他比較方法。

發文機構：信息工程大學地理空間信息學院

關鍵詞：影像特征差異影像頻域顯著性方法建筑物變化檢測隨機多圖image featuresdifferential imagefrequency-domain significance methodbuilding change detectionmultiple classification

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