申请/专利权人：中国人民解放军海军航空大学;清华大学

申请日：2021-07-07

公开（公告）日：2024-04-09

公开（公告）号：CN113591933B

主分类号：G06V10/74

分类号：G06V10/74;G06V20/10;G06V10/44;G06V10/82

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.09#授权;2021.11.19#实质审查的生效;2021.11.02#公开

摘要：本发明涉及一种基于相关性度量的遥感图像变化检测方法及系统，该方法包括：分别获取第一遥感图像和第二遥感图像；对第一遥感图像和第二遥感图像进行特征提取得到第一特征图和第二特征图；根据第一特征图和第二特征图的各像素特征向量之间的欧氏距离对应计算第一特征图和第二特征图的像素之间的亲和性，进而计算跨域像素之间的距离；根据跨域像素之间的距离计算第一特征图和第二特征图的相关性矩阵；根据相关性矩阵得到第一特征图和第二特征图的相关性图像；根据相关性图像得到变化检测的结果。本发明能克服不同传感器来源的遥感图像各自底层数据分布不同带来的度量偏差，以图像内部亲和性为基础，提高了异源图像相关性度量的稳定性和鲁棒性。

主权项：1.一种基于相关性度量的遥感图像变化检测方法，其特征在于，包括：在第一时间内用第一传感器获取第一遥感图像；在第二时间内用第二传感器获取第二遥感图像；分别对所述第一遥感图像和第二遥感图像进行特征提取，对应得到第一特征图和第二特征图；根据所述第一特征图和第二特征图的各像素特征向量之间的欧氏距离对应计算第一特征图像素之间的亲和性和第二特征图像素之间的亲和性；具体的，采用公式.计算第一特征图像素之间的亲和性和第二特征图像素之间的亲和性；其中，表示第一特征图像素之间的亲和性或者第二特征图像素之间的亲和性，σl是第一特征图或者第二特征图区域的内核宽度，为单一模态的特征图中i和j像素位置之间二元特征向量之间的欧氏距离，l为模态，n为单幅特征图的像素总数，图像区域X，图像区域Y，l∈X,Y，i和j分别表示第i个像素和第j个像素，i属于图像区域X中的像素，j属于图像区域Y中的像素；根据所述第一特征图像素之间的亲和性和第二特征图像素之间的亲和性计算跨域像素之间的距离；具体采用如下公式计算跨域像素之间的距离： 其中，为第一特征图像素之间的亲和性，为第二特征图像素之间的亲和性，为第一特征图的亲和空间，为第二特征图的亲和空间，图像区域X，图像区域Y，l∈X,Y，Di,j为跨域像素之间的距离，n为单幅特征图的像素总数；根据所述跨域像素之间的距离计算第一特征图和第二特征图的相关性矩阵；根据所述相关性矩阵得到第一特征图和第二特征图的相关性图像；根据所述相关性图像得到变化检测的结果。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 中国人民解放军海军航空大学;清华大学 一种基于相关性度量的遥感图像变化检测方法及系统

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