基于改进全连接条件随机场的SAR影像变化检测.pdf
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1、第 卷第 期自 然 资 源 遥 感.年 月 .:./.引用格式:董婷符潍奇邵攀等.基于改进全连接条件随机场的 影像变化检测.自然资源遥感():.(.():.)基于改进全连接条件随机场的 影像变化检测董 婷 符潍奇 邵 攀 高利鹏 武昌东(.三峡大学湖北省水电工程智能视觉监测重点实验室宜昌 .三峡大学计算机与信息学院宜昌 .西北工业大学软件学院西安)摘要:变化检测是遥感领域的重要研究方向 针对现有条件随机场变化检测技术的不足通过改进全连接条件随机场()提出一种全新的合成孔径雷达()影像变化检测方法 首先对生成 差分影像的对比算法进行总结将其划分为像素级、邻域级和超邻域级 个层级 然后选取对数比、
2、邻域比和改进非局部图 种典型对比算法生成 组互补差分影像 最后通过扩展 二元势函数的高斯核个数对 进行改进并利用改进后 模型生成变化检测图 所提出变化检测技术能够综合利用 期 影像的原始影像、组互补差分影像和影像全局空间信息 另外本文通过提出一种简单有效的参数确定策略使得 能够全自动进行变化检测 组真实 影像数据的实验结果表明本文方法可行有效关键词:遥感 非监督变化检测 影像 差分影像 条件随机场中图法分类号:文献标志码:文章编号:()收稿日期:修订日期:基金项目:国家自然科学基金项目“模糊拓扑空间下高分辨率遥感影像多尺度融合变化检测方法研究”(编号:)和“基于倾斜摄影和浮动车轨迹数据的精细化
3、城市车道提取方法”(编号:)共同资助第一作者:董 婷()女博士副教授主要从事模式识别、遥感图像处理、技术等研究:.通信作者:邵 攀()男博士副教授主要从事遥感图像处理、变化检测、人工智能等研究:.引言遥感变化检测是通过分析在同一位置不同时刻获取的遥感影像来识别和检测地表覆盖变化信息的过程是开展对地观测应用的关键技术被广泛应用于灾害评估、城市研究和资源监测等众多领域具有广阔的应用前景 合成孔径雷达()利用脉冲压缩技术和合成孔径原理成像具有全天时、全天候和穿透能力强等优势使得 影像成为实施变化检测任务的重要数据源特别是在恶劣天气情况下近年来 影像变化检测研究受到了广泛关注 影像变化检测一般包含 个
4、主要步骤:影像预处理 生成差分影像 分析差分影像 影像预处理步骤包括降噪、配准和几何纠正等操作其目的是使 期 影像在空间域和波谱域具有可比性为后续步骤做准备 生成差分影像步骤通过对比 期 影像提取其差异信息本质上是生成一个能够表征 期 影像之间差异的数值矩阵 变化检测领域中有许多生成 影像差分影像的对比算法如比值法、对数比法()、均值比法、邻域比法()、主成分分析法()、非局部图法和改进非局部图法()等 为集成不同差分影像的优势一些学者采用融合技术来生成差分影像 等提出小波融合法通过对均值比和 差分影像实施小波融合来获取融合差分影像 等提出加权平均法通过加权平均差值和 差分影像来生成融合差分影
5、像 等提出剪切波融合法利用剪切波理论来融合差值和 差分影像 生成差分影像后需对其进行分析将像素划分为变化类和未变化类生成变化检测图 分析差分影像本质上是一个影像分割过程可采用不同的技术实现 最常用的分析差分影像方法是阈值法首先通过某种阈值选择技术确定一个全局最优阈值然后以阈值为界将像素划分为 类 阈值法具有简单、容易实现等优势但其对阈值选择比较敏感且未考虑影像空间上第 期董 婷等:基于改进全连接条件随机场的 影像变化检测下文信息有时不能取得理想的变化检测结果 为克服阈值技术不足一些其他机器学习算法被引入差分影像分析比如聚类法、水平集法、模糊拓扑 和随机场理论等 马尔可夫随机场()是最流行的随机
6、场模型之一在变化检测领域有着广泛应用 等通过将最大期望阈值技术与 集成来提高变化检测精度 等通过 融合不同阈值技术的变化检测结果来增强检测效果 等、等和 等从不同角度利用 来增强模糊聚类变化检测的性能 虽然 能够有效地利用差分影像的空间上下文信息提高变化检测精度但是 假设条件独立且主要考虑标记场而忽略观测场使得其对某些实际应用效果不理想近年来为克服 的不足一些学者将条件随机场()引入遥感变化检测 是对 的有效改进其无需条件独立假设且通过观测场构建空间邻域关系更加灵活方便 最早提出用于解决 维自然语言分割与标记问题 随后被扩展用于处理 维图像分类问题 等首次将 应用到遥感影像分类和变化检测任务
7、等通过将区域约束条件引入 来增强变化检测性能 等针对变化检测任务提出一种混合 模型 为利用影像更广范围的空间上下文信息等利用全连接条件随机场()进行变化检测 与 主要考虑差分影像像素的局部空间相关性不同 考虑影像的全局空间相关性 上述研究证明了利用 进行变化检测的有效性和可行性 然而现有基于 的变化检测存在以下不足:其主要针对光学遥感影像缺乏针对 影像变化检测的相关研究其在利用空间相关性时要么只考虑差分影像空间要么只考虑 期影像原始影像空间未能综合利用 种空间信息 其一般只考虑单个差分影像未能充分利用不同差分影像的互补信息为解决上述不足本文将 引入 影像变化检测通过改进 提出一种全新的 影像变
8、化检测技术 首先对现有 差分影像生成算法进行总结将其划分为 个层级:像素级、邻域级和超邻域级 然后选取 种典型算法生成 组互补差分影像 最后提出一种改进的 模型()并用 进行变化检测 能够综合利用 期 影像的原始影像空间、组互补差分影像空间和影像的全局相关性 通过 组真实 影像数据的实验进一步证明所提出的 变化检测技术能够取得更优的变化检测结果 变化检测技术假设 和 是在同一位置不同时刻获取的 幅尺寸相同的 影像且已经过配准和相对辐射校正等预处理操作 变化检测技术包括 个主要步骤:生成互补差分影像集包含像素级、邻域级和超邻域级 种差分影像 改进 使其能够综合考虑 期 影像、组互补差分影像和全局
9、空间信息得到 并利用 进行变化检测如图 所示图 变化检测方法流程.生成互补差分影像集根据对比层级不同本文将生成 影像差分影像的对比算法分为 类:像素级 以像素作为对比基础通过逐像素对比 期 影像生成差分影像比如差值法和加权平均法 邻域级 以邻域窗口作为对比基础通过综合对比邻域窗口内所有像素来求解邻域窗口中心像素的差异值比如均值比法和邻域比法 超邻域级 不是以一个邻域窗口作为对比基础而是以多个邻域窗口作为对比基础来生成差分影像比如非局部图法以邻域窗口的 最邻近图作为对比基础 图 给出现有主要 影像差分影像生成算法分类 像素级差分影像只考虑单个像素的差异容易产生噪声但包含的变化信息较为完整 邻域级
10、差分影像通过考虑局部上下文信息能够有效抑制点状噪声但不能很好地抑制片状噪声 超邻域级差分影像通过多个邻域窗口考虑更高层级的空间上下文信息能够很好地抑制点状和片状噪声但容易造成漏检特别是对细自 然 资 源 遥 感 年节变化和线状变化 像素级、邻域级和超邻域级差分影像能够在一定程度上提供互补的变化信息故综合利用这 个层级的差分影像有望得到更优的变化检测结果图 主要 影像差分影像生成算法分类.基于上述分析本研究综合考虑 个层级的差分影像:首先利用像素级的、邻域级的 和超邻域级的 算法来生成 组互补的差分影像然后将其叠加得到三维差分影像特征 将由 得到的像素级差分影像记作 其计算公式为:()()()(
11、)式中()和()分别为第一期和第二期影像像素 的灰度值将由 得到的邻域级差分影像记作 其计算公式为:()()()()()()()()()()()()式中:为像素 的 邻域窗口()为 中像素方差与平均值的比值将由 得到的超邻域级差分影像记作 通过对前向差异()和后向差异()进行小波融合得到前向差异和后向差异的计算方式为:首先利用 最邻近技术构造 最邻近图图中顶点集由邻域窗口构成边集权重通过邻域窗口间的距离计算 然后基于 最邻近图之间的结构相似性来计算差异()和()都是以多个邻域窗口作为对比基础且计算方式相同只是前者从第一期影像开始计算后者从第二期影像开始为保持量纲一致性得到差分影像 和后将其取值
12、范围通过线性变换统一到然后将 和 叠加得到三维差分影像特征 包含像素级、邻域级和超邻域级 种差分影像能够提供互补的变化信息.模型构建本文将 引入 影像变化检测并对其进行改进提出 变化检测技术 使用 组互补差分影像计算一元势函数提高一元势函数的准确程度 通过将二元势函数的高斯核个数从 个扩展至 个使其在利用空间相关性时能够同时考虑 期 原始影像、多个互补差分影像和影像的全局空间信息 模型通常通过将构建的后验概率模型转化为 能量函数来求解 本研究所提出的 模型的能量函数()包含 部分即()()()()式中:()为一元势函数()为二元势函数 为像素集由影像中所有像素构成 和 分别为像素 和 的类别标
13、签.一元势函数一元势函数()用来建模标记场与观测场之间关系表示在不考虑影像空间相关性的条件下像素 被标记为类别 的成本通常被定义为:()()()式中()为像素 属于类别 的概率可通过不同的分类器获取 在变化检测问题中 和 分别表示未变化类和变化类模糊 均值()聚类具有无需分布假设、对不确定性鲁棒和能够适用多维数据等优势为分析多维差分影像提供了一种有力工具 本研究利用 估算()首先用 对三维差分影像特征 进行聚类得到变化类和未变化类的隶属度函数 然后用像素类别隶属度定义()即()()()式中()为通过 得到的像素 属于类别 的模糊隶属度.二元势函数二元势函数()通过建模影像的空间相关性来提高变化
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