[发明专利]一种基于内容的遥感图像变化检测信息检索方法

说明书

本发明公开了一种基于内容的遥感图像变化检测信息检索方法，其检索步骤如下：利用超分辨变率对抗生成网络对待检测的原始遥感图像进行图像超分辨率，得到高分辨率遥感图像；利用位置敏感直方图算法提取高分辨率遥感图像中每个像素的LSH特征，并提取高分辨率遥感图像的光照不变性特征，得到高分辨率遥感图像的色谱图；利用迭代加权的多元变化检测算法将色谱图中的每个像素权重初始值赋为1，然后确定色谱图中的权值的步骤，直至迭代次数等于预设次数阈值；分别将色谱图中每个像素的当前权值与预设权值阈值进行比较，根据属于变化元的目标像素点确定原始遥感图像内的变化区域，得到原始遥感图像的变化检测结果图。

技术领域

本发明涉及遥控图像处理技术领域，具体为一种基于内容的遥感图像变化检测信息检索方法。

背景技术

遥感图像处理是对中的图像进行辐射校正和几何纠正、图像整饰、投影变换、镶嵌、特征提取、分类以及各种专题处理等一系列操作，以求达到预期目的的技术。遥感图像处理可分为两类:一是利用光学、照相和电子学的方法对遥感模拟图像进行处理，简称为光学处理；二是利用计算机对遥感数字图像进行一系列操作，从而获得某种预期结果的技术，称为遥感数字图像处理。

传统的遥感图像的变化检测算法对于在不同时期对相似性有着较为苛刻的要求。对于内容上的差异，传统算法会存在对同一目标判断为变化元错判的情况，导致变化检测的准确性大幅度降低。

为了解决上述问题，从而提出了一种基于内容的遥感图像变化检测信息检索方法。

发明内容

本发明提出一种基于内容的遥感图像变化检测信息检索方法，以解决上述背景技术中的问题。

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：

一种基于内容的遥感图像变化检测信息检索方法，其具体检索步骤如下：

步骤一：利用超分辨变率对抗生成网络对待检测的原始遥感图像进行图像超分辨率，得到高分辨率遥感图像；

步骤二：利用位置敏感直方图算法提取高分辨率遥感图像中每个像素的LSH特征；

步骤三：根据高分辨率遥感图像中每个像素的LSH特征，提取高分辨率遥感图像的光照不变性特征，得到高分辨率遥感图像的色谱图；

步骤四：利用迭代加权的多元变化检测算法将色谱图中的每个像素权重初始值赋为1；

步骤五：迭代执行对色谱图中任意两个像素赋予新的权值后，确定色谱图中的权值的步骤，直至迭代次数等于预设次数阈值；

步骤六：分别将色谱图中每个像素的当前权值与预设权值阈值进行比较，查找色谱图中属于变化元的目标像素点；

步骤七：根据所述属于变化元的目标像素点确定所述原始遥感图像内的变化区域，得到所述原始遥感图像的变化检测结果图。

优选的，在步骤一中：

利用超分辨变率对抗生成网络对待检测的原始遥感图像进行图像超分辨率，得到高分辨率遥感图像，还可以使用其他图像超分辨率算法对所述原始遥感图像进行超分辨率。

优选的，在步骤二中：

位置敏感直方图，是一种位置关联的图像统计特征；定义三维矩阵Q(i,j,n)统计一桩灰度图像的灰度分布；其中(i,j)为每个像素坐标，n为直方图子区域(bins)的个数，将灰度区间分段，属于某子区域的像素在该Q(i,j,b)＝1，则于是Q(i,j,b)＝0每个像素的分布特征为：Q(I,q,b)＝Q(i,j,b)，可以知道Q(I,q,b)是一个仅含一个非零项的单位向量；