[发明专利]一种基于航空影像的水体与居民地变化检测方法

权利要求书

1.一种基于航空影像的水体与居民地变化检测方法，其特征在于包括以下步骤：

(1)对近期航空影像进行预处理，预处理操作包括：(a)对航空影像的正射纠正，(b)对正射影像的拼接，(c)根据同区域旧矢量数据范围，对拼接的正射影像进行裁减，(d)将裁减结果作为变化检测的输入影像；

(2)将待测区域水体和居民地的旧矢量数据栅格化为二值图像，待测区域内部与外部赋不同的标识；

(3)创建正射影像和二值图像的金字塔影像：用低通滤波器对正射影像和二值图像进行低通滤波，从而得到金字塔影像；

(4)在正射影像的金字塔影像上计算纹理能量特征，包括以下步骤：

I.利用微窗口对原始图像进行卷积运算，获得卷积图像，通过式F(i,j)=Σk=0N-1Σl=0N-1A(k,l)I(k+i,l+j)]]>进行卷积运算，其中，A(k，l)为能量模板，I(k+i，l+j)为原始图像，F(i，j)为卷积结果图像，

II.对于所得卷积图像，通过式TE(i,j)=i(2n+1)2Σk=i-ni+nΣl=j-nj+nF(k,l)]]>求出各像点在以该像点为中心的宏窗口中的均值，并将所求得的均值作为该点的能量值，其中TE(i，j)是能量值，F(k，l)为步骤I所得的卷积结果图像，n为宏窗口大小，

III.采用劳(LAW)能量的三个能量模板分别计算每个像素的能量值，得到对应的三幅特征图像；

(5)利用待测区域的旧矢量数据采集航空影像居民地的训练样本，获得居民地样本的特征值，根据特征值确定阈值，在特征图像上提取居民地，提取居民地的步骤如下：

(5-a)将所有特征图像均处理，转入步骤(5-e)，处理一幅特征图像，则将待测区域的旧矢量数据二值化图中标记为居民地的像素作为训练样本，统计训练样本在该特征图像上的特征值；

(5-b)以特征值为横轴，特征值对应的像素个数为纵轴，建立训练样本特征值直方图；

(5-c)计算直方图参数，包括直方图的峰值、均值、方差、谷等，根据直方图参数确定不同置信度下的提取阈值；

(5-d)根据确定的阈值，提取居民地并标记，得到与当前特征图像对应的结果图像；

(5-e)逐点标记结果图像，若该点像素在所有特征图像上都被标记为居民地，则该点标记为居民地，否则该点标记为背景点；

(6)在正射影像上计算边缘密度，获得提取水系的特征图像，利用旧矢量数据采集航空影像水系的训练样本，结合居民地提取结果，获得水系样本的特征值，根据特征值确定阈值，在特征图像上提取水系，提取水系的步骤如下：

(6-a)根据待测区域的旧矢量数据和高置信度下提取居民地结果，分析水系变化率，若原水系区域变为居民地，则原水体消失，统计原水系变为居民地的区域，除以原水系的总体面积，得到水系变化率；

(6-b)根据水系变化率确定水系变化检测，若水系变化率大于给定阈值，则进入步骤(6-c)，否则进入步骤(6-f)；

(6-c)由高置信度居民地提取结果在水系矢量区域内采集训练样本，统计居民地样本的直方图，计算直方图参数，包括峰值、方差、均值、谷等；

(6-d)获得判断水系转变为居民地区域的阈值，即得到水系消失阈值；

(6-e)在边缘密度图像上逐像素判断，若该像素边缘密度大于水系消失阈值，则标定为消失，进入步骤(6-j)；

(6-f)利用水系矢量栅格化的二值图像在正射影像上采集水系训练样本；

(6-g)统计训练样本的特征直方图，并计算直方图参数，包括峰值、方差、均值、谷等；

(6-h)根据直方图参数计算不同置信度下水系提取的阈值；

(6-i)在不同置信度下，通过阈值和边缘密度图像提取水系；

(6-j)输出不同置信度下水系提取结果，或水系消失区域提取结果；

(7)将居民地和水系的提取结果与旧矢量数据叠加，获得变化区域和变化类型，步骤如下：

(7-a)在水系变化检测中，变化阈值大于给定阈值，则直接转入(7-e)；

(7-b)将所有提取结果图均处理，转入步骤(7-f)，否则，取某一置信度提取结果与旧矢量栅格图叠加，判断提取结果图中被标记为居民地或水系的像素，若该像素在旧矢量栅格图上被标记为背景点，则将该点标记为新增；否则，将该点标记为背景，依次判断各像素，得到二值图像；

(7-c)对二值图像进行形态学处理，消除矢量编辑中多边形趋近而引起的伪变化；

(7-d)逐点判断旧矢量栅格图上被标记为居民地或水系的像素，若该像素在提取结果图上被标记为背景点，则将该点标记为消失，否则标记为背景；

(7-e)采用步骤(7-c)操作消除伪变化区域；

(7-f)根据不同的标记值，赋予结果图像各像素不同的颜色值，将结果图提供给用户。