[发明专利]一种图像变化检测方法

权利要求书

1.一种图像变化检测方法，其特征在于，包括：

获取两时相图像，包括：第一图像和第二图像；

利用所述两时相图像得到第一差异图像，并对所述第一差异图像训练后得到第二差异图像，所述第一差异图像包括第一对数差异图像，所述第二差异图像包括第二对数差异图像；

利用所述两时相图像得到第一差异图像，包括：

分别计算所述第一图像、所述第二图像上第一相同位置的像素8邻域像素值的和得到第一像素和、第二像素和，所述第一相同位置为所述两时相图像的所有相同位置；

对所述第二像素和除以所述第一像素和的商求对数得到第一对数值，并将所述第一对数值作为差异图像第一相同位置上的像素值，以得到所述第一对数差异图像，所述第一对数差异图像的计算公式为：

上式中：

(i，j)表示图像中像素的坐标；i表示行数；j表示列数；

(k，l)表示图像像素8邻域内像素的坐标；Ω_i,j表示像素邻域；

I₁(k，l)表示图像I₁中某一像素的8邻域中(k，l)位置对应的像素；

I₂(k，l)表示图像I₂中某一像素的8邻域中(k，l)位置对应的像素；

D_log表示第一对数差异图像；

对所述第一差异图像训练后得到第二差异图像，包括：

将所述第一对数差异图像作为训练模型的训练样本，利用均值方差计算模块计算出所述第一对数差异图像中每一个像素的均值和方差，再通过所述第一对数差异图像中每一个像素的均值和方差计算出每一个像素对应的正态分布，对变量进行采样，经过生成器对所述第一对数差异图像进行重构后生成所述第二对数差异图像；

利用MRF对所述第二差异图像进行分类后得到初始分类结果，其中，所述初始分类结果包括概率值和第一分类结果，所述第一分类结果的分类结果图中只包含两类，变化为一类，不变化为另一类；

将所述概率值输入一元势函数得到第一能量，将所述第一分类结果输入二元势函数得到第二能量，并对所述第一能量、所述第二能量求和得到总能量，所述第一能量表示图像中像素和对应的分类标签之间的关系，所述第二能量表示图像中的像素、其对应的分类标签及其邻域像素对应的分类标签之间的关系；

利用CRF方法对所述总能量分割后得到第二分类结果，所述CRF方法的计算公式如下：

上式中：

y表示像素对应的分类类别；

x^d表示差异图像中对应的像素值；Z(x；θ)表示归一化常数；

exp表示自然对数e为底的指数函数；

S表示第二差异图像中像素的位置集合；

y_m表示第m个像素对应的分类结果；y_n表示第m个像素对应的8邻域内像素的分类结果；

表示图像中像素和对应的分类标签之间的关系，即第一能量；

表示图像中的像素、其对应的分类标签及其领域像素对应的分类标签之间的关系，即第二能量；

w_p表示惩罚系数；δ_i表示像素的8邻域；θ表示参数；x表示像素x；

利用ICM迭代法对所述第二分类结果进行最小化求解得到最终结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，利用MRF对所述第二差异图像进行分类后得到初始分类结果，包括：

将所述第二差异图像进行初始化；

计算初始化后的所述第二差异图像的均值和方差，再通过所述均值和方差计算出能量函数；

利用迭代法对所述能量函数进行最小化求解后得到所述初始分类结果。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，将所述第二差异图像进行初始化，包括：

计算所述第二差异图像的期望值；

将所述第二差异图像的期望值进行最大化求解后完成初始化。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，计算初始化后的所述第二差异图像的均值和方差，再通过所述均值和方差计算出能量函数，包括：

分别计算所述第二差异图像的均值和方差；

通过所述第二差异图像的均值和方差计算出所述第二差异图像中像素的分类能量和像素先验能量，并将所述分类能量和所述像素先验能量求和得到所述能量函数。