基于边缘特征的变化检测方法研究

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1、维普资讯http://www.cqvip.com武汉大学学报·信息科学版VoL3ONO．2第3O卷第2期(eomaticsandInformationScienceofWuhanUniversityFeb．2OO52005年2月文献标志码：A文章编号：1671-8860(2005)02—0135O4基于边缘特征的变化检测方法研究方圣辉佃袁勇李微(1武汉大学遥感信息工程学院．武汉市珞喻路129号·430079)摘要：提出了一种结合边缘特征和灰度信息的变化检测方法．该检测方法对于检测线状目标变化具有较好的效

2、果，同时也能减小由于配准而产生的误差。试验结果表明了该方法的可行性。关键词：边缘提取；变化检测；缓中区检测中图法分类号：TP751．1；P231．5遥感图像的变化检测一直是遥感应用研究的度特征进行变化检测，得到变化区域的轮廓，将检热点之一。从现有的资料一分析中可以看出，测的线性特征和变化区域的轮廓特征综合得到最目前变化检测方法大体上可分为以下几类：一是终的变化结果。基于不同时相图像灰度变化的比较，根据图像灰但由于影像接收条件、接收时间的不同以及度的差别进行变化检测，如图像差值法、图像比值大气条件、照射角

3、度和土壤湿度等条件的不同，会法和植被指数法。根据不同的应用，常见的有比造成影像之间灰度与对比度的差异，因此首先需值植被指数、归一化植被指数、变换植被指数等。要进行辐射校正。本文使用直方图匹配进行辐二是在不同时相图像的灰度变化的基础上进行相射校正。关分析，利用分析的结果进行变化检测，如主成分1．1基于边缘特征变化检测分析法、分类后比较法、直接多时相分类法和光谱基于边缘特征的变化检测算法步骤如下。特征分析法。近年来，一些学者提出了许多新方1)提取边缘特征。选择Canny算子提取图法。一些方法一不仅利用图像的

4、灰度特像中的线性特征，因为Canny算子能在噪声抑制征、形状特征、空间特征，而且利用了图像的纹理和边缘检测之间取得较好的平衡一。初步提取的特征、结构特征，在处理算法上采用了小波变换、边缘图像中存在一些短碎线段和杂乱线条，那些神经网络等；另一些方法l_3在对不同时相图像短碎线段不能反映线性体目标的轮廓，而杂乱线处理的基础上，再对处理后的图像进一步处理(如条是由不规则建筑或复杂的地表形状而产生的，统计分析的分类、马尔可夫场的纹理分析)，以确需要剔除掉。本文采用了一些简单的统计特征定其变化区域。(如均值和方差

5、)来识别有大量杂乱线条的区域。消除完杂乱线条区域后，再去除小于一定长度(本1基于线性特征和灰度特征的变化文使用的长度阈值为5像素)的短线。检测算法2)获得边缘差分图像。边缘差分图像由两幅边缘图像中非公共边缘部分所组成，使用基准线状目标即能利用线条描述其形状的目标，图像和待检测图像的边缘来产生两幅边缘差分图包括道路、桥梁、机场、铁路、房屋类建筑等，是一像，一幅图像记录基准影像中存在而待检测图像类非常重要的目标口]。中不存在的边缘，另一幅记录待检测图像中存在基于线性特征和灰度特征变化检测算法的基而基准图像中

6、不存在的边缘。由于存在配准误差本思想是：利用边缘检测算子提取变化前后的两及图像间的差异而存在的边缘提取误差，导致即幅配准图像，检测出变化的线性特征；同时利用灰使是未发生变化的地物，实际表现的情况也可能收稿日期：200411-20。项目来源：国家测绘局测绘科技发展基金资助项目(2000—08)。维普资讯http://www.cqvip.com36武救太学学报·信息科学粗是空间位置和几何形状的不同．直接汁算差分边缘图像敬粜好．=本文选择了缓冲区检删法．其2试验结果及分析思路如下：对基准图像上的监测边缘特征S

7、一定的缓冲距离掏造缓冲医．此缓冲区为范同对试验】图像数据是已配抖￡F的17、1992待检测图的数据进行检删．判断待检洲图的年SP(玎数据．泼数据是2缀的灰度影像．大地物与基准图上地物所形成缓冲区的关系，姒确小为5I2×5l2．如图l听示．罔2是提取变化的定变化检测的特“。。1王之．在侍检测图像边缘特：罔．其巾图是山干线性特征和扶建立缓冲医．检删基准影像图像缓冲区的生成度特征的橙捌算法提取Ⅱ米的变化特征．图2(b)以一个像素为单位．对所提取的特征闻外扩充，形是由差值法结聚提取的变化轮廓．图2(t-)是由相

8、成缓冲区．因影像的配准误菇不超过一1、像素．戈系数法检删结提取的变化区域轮廓罔3是提取的特征偏移量瘟该往1个像素内：将囝?变化的特叠加到1!年影像上的结果：)后处理获得变化边缘特征在阿幅边缘别比图3可“看出．莘值法幢删的纬界有很多干差分图像中．消除耶小于一定尺寸的线段或孤抚倍息(图(b)中①)．相芙系数法榆测结果中检立点将两帽边缘差分图像台{}在一幅像中得删的新增道路定离散．且是单线的‘图3(c-j中②)到变化边缘特征另外．对大面积住宅区的