模式识别课程作业

1、遥感图像变化遥感图像变化检测检测学生姓名：李会朋学生姓名：李会朋学科专业：控制工程学科专业：控制工程2014 2014 年年 10 10 月月 24 24 日日 模式识别课程报告 1.1.遥感技术介绍遥感技术介绍 2.2.遥感图像变化检测遥感图像变化检测 3.3.基于目标检测的变化检测基于目标检测的变化检测 4.4.主要参考文献主要参考文献一一. .遥感技术介绍遥感技术介绍 遥感（Remote Sensing）： 从远处探测、感知物体或事物的技术。即不直接接触物体本身，从远处通过各种传感器探测和接受来自目标物体的信息，经过信息的传输及其处理分析，来识别物体的属性及其分布等特征的综合技术。1.1

2、 遥感的概念1.2 遥感图像特点 1.宏观性与综合性（1）覆盖范围大：一景TM图像为185x185平方公里（2）信息丰富景山坐像 1978年2月拍摄，经过仔细辨认，这个图像的边框是由景山公园四周的内外围墙构成，近似于最美的黄金分割比例，它的面积是0.23平方公里，如果真是一幅人像的话，那它将是世界最大的用人工的建筑组成的人像。一一. .遥感技术介绍遥感技术介绍 2.多波段性 可采用可见光、红外线、微波等多种波段对物体进行遥感检测一一. .遥感技术介绍遥感技术介绍3.多时相性重复探测，有利于进行动态分析。 一一. .遥感技术介绍遥感技术介绍1.3 遥感应用一一. .遥感技术介绍遥感技术介绍针对农

3、作物的变化检测5月份的图像3月份的图像在资源调查方面的应用一一. .遥感技术介绍遥感技术介绍在环境监测评价等方面的应用一一. .遥感技术介绍遥感技术介绍贝加尔湖畔森林火灾的图像一一. .遥感技术介绍遥感技术介绍 在区域分析及建设规划方面的应用 城市土地利用 植被覆盖率的检测：在地表景物中，通常只有植物在近红外波段有很高的反射率。 道路交通分析 城市规划彩红外航片（上海市人民广场局部） 一一. .遥感技术介绍遥感技术介绍在全球性宏观研究中的应用采伐后裸地的详细调查 通过全球植被覆盖情况监测数据与其它环境因子变化情况的相关分析，可以得出有关植被对全球环境影响情况的结论，这为认识地球环境的整体行为，

4、预测其未来的变化提供了有用的数据支持。 一一. .遥感技术介绍遥感技术介绍二二. .遥感图像变化检测遥感图像变化检测2.1 图像识别的介绍 第一部分是图像信息的获取，它相当于对被研究对象的调查和了解，从中得到数据和材料，对图像识别来说就是在整个图像中寻找并获取感兴趣区域中需要识别的图像，以备后续处理。第二部分是信息的加工与处理。它的作用在于把调查了解到的数据材料进行加工、整理、分析、归纳以去伪存真，去粗取精，抽出能反映事物本质的特征。当然，抽取什么特征，保留多少特征与采用何种判决有很大关系。第三部分是判决或分类。这相当于人们从感性认识上升到理性认识而做出结论的过程。第三部分与特征抽取的方式密切

5、相关。它的复杂程度也依赖于特征的抽取方式。 二二. .遥感图像变化检测遥感图像变化检测 遥感图像数据获取系统近期发展的主要方向是提高空间和时间分辨率,这使遥感图像数据量有了巨大的增加。大量的数据和有限的人工分析员必将导致有很多图像无法被浏览。而在实际中,我们却非常需要分析员浏览相关图像。如果我们知道需要浏览的具体图像和图像中的具体目标,这个问题就很容易解决了。然而,大多数情况下,我们并不知道哪个图像中包含了我们需要寻找的信息。但是,我们可以利用数字图像的许多性质,通过计算机浏览所有的图像并把我们的注意力引导至相关的图像。实现这一目的主要有两个方法:使用计算机对图像内容进行理解(例如,图像理解)

6、,或确定这些图像中哪些图像在一定的时间间隔中发生了变化。 本文只关心后一种方法:遥感图像中的变化检测。二二. .遥感图像变化检测遥感图像变化检测2.2 变化检测的概念 变化检测的实质是地表特征随时间变化发生的变化而引起的两个时期影像像元光谱响应的变化，所以利用不同时期的影像进行变化检测就能获得地物的变化信息。 本文中的术语“变化检测”主要是指对两幅或多幅数字图像进行的变化检测。它检测的变化包括目标的位置和范围的变化及目标种类属性的变化。 工作流程：数据选取、数据预处理、变化信息提取和分离、精度评定。二二. .遥感图像变化检测遥感图像变化检测遥感图像变化检测方法(简称变化检测)根据处理目标要求可

7、以分为三类:1，特定类目标的变化检测,如机场、桥梁、港口、导弹基地等 目标的变化检测;2，线性体目标的变化检测,如道路、机场、桥梁和一般建筑物等目标的变化检测;3，大面积目标的变化检测,如某地域的植被变化、城市的发展、洪水灾害评估等。 本文主要介绍基于模式识别知识检测特定类目标、线性体目标和大面积目标变化的变化检测方法。2.3 遥感图像变化检测方法 为了实现对特定类目标的变化检测,在这里介绍一种基于目标检测的变化检测方法。该变化检测法的工作流程为:多时相图像配准、特定类目标建模、检测特定类目标、确定特定类目标的位置、比较特定类目标在参考图像和检测图像中的位置、报告变化情况。本章提到的特定类目标

8、建模，只利用某类特定目标的共同属性进行建模，即通用模型，而不是针对某个具体目标进行详细的状态描述。 二二. .遥感图像变化检测遥感图像变化检测 对于基于目标检测法的变化检测，我们以SPOT(地球观测系统)图像中的机场变化检测为具体实例进行说明。在该变化检测方法中，重点讨论了机场模型的建立、机场检测和机场位置的确定。在两幅大幅面图像(北京地区和上海地区的两幅图像)中，本论文提出的机场检测法可以达到100%的正确检测率。确定了检测图像中的机场位置后，就可以将检测结果与参考图像中的机场位置进行比较，从而实现机场位置变化的检测。二二. .遥感图像变化检测遥感图像变化检测 3.1 机场检测原理和工作流程

9、 我们的目标是研究一个能够辅助遥感图像解译人员检测机场的系统，要求在图像解译人员的干预下有效地检测出机场的存在并确定其存在的区域。机场检测方法是在大幅面的SPOT图像中检测机场，是实现机场检测和识别的第一步工作。 这里介绍以检测SPOT图像中的机场为具体实例,介绍一种基于遥感图像的机场检测方法,开发在大范围内检索机场、从而确定感兴趣区域(ROI)的方法。三三. .基于目标检测的变化检测基于目标检测的变化检测 实现原理：飞机跑道的存在意味着机场的存在,本论文就是通过检测飞机跑道来发现机场。根据飞机跑道在SPOT图像中的特征(几何性质、灰度性质等)可以建立机场跑道通用模型,并通过机场跑道的通用模型

10、来检测机场存在与否,再使用ROI算法可以初步地确定机场存在的区域,也就是ROI,最后通过人机交互方式修正不精确区域、剔除误检区域和增加漏检区域。本检测方法的最终输出结果是机场存在的区域。三三. .基于目标检测的变化检测基于目标检测的变化检测 工作流程:从输入SPOT图像数据到输出机场区域需要经过三个模块的处理。在第一个模块中输入图像数据和相关参数，利用机场跑道通用模型在图像中进行搜索，得到机场跑道的检测结果。利用第二个模块:ROI算法可以在机场跑道图像中初步确定机场存在的区域。由于在实际的算法研究中，机场跑道通用模型难于完全精确地描述，初检结果中可能有一些不精确区域甚至误检或漏检机场跑道区域。

11、为此在程序中插入第三个模块，以人机交互操作方式来得到有效的机场区域输出结果。三三. .基于目标检测的变化检测基于目标检测的变化检测3.2 机场跑道通用模型 SPOT图像中机场跑道通用模型可以用6个特性来描述，其中4个描述跑道的几何特性，2个描述跑道的图像灰度。在机场跑道通用模型数学表达式中，G(x,y)表示SPOT数字图像中点(x,y)的灰度值。特性1:跑道部分在图像中的灰度值较高，其数学表达式为: G(xi，yi)-Maximum 式中，(xi，yi)是跑道上的点。特性2:跑道表面具有相近的灰度值，也就是说沿着跑道方向( 有多个跑道时具有多个方向)在一定的距离内，图像灰度值基本保持恒定。三三

12、. .基于目标检测的变化检测基于目标检测的变化检测特性3:跑道的长度在一定范围内。特性4:跑道的宽度在一定范围内。特性5:跑道的长度远远大于跑道的宽度。特性6:当机场跑道数大于一个时，可能相交或平行。 基于SPOT图像的机场跑道通用模型是对上述6个特性进行综合后形成的。但这6个特性并不是一种并列关系。特性1描述的是机场跑道的单点图像表现特性;特性2描述的是跑道点集的统计特性;特性4一6描述的是跑道的几何表现特性。三三. .基于目标检测的变化检测基于目标检测的变化检测 跑道通用模型中6个特性的层次如右图所示。该跑道通用模型的工作原理如下:首先对整个图像中符合特性1的点不做任何改变，而对不符合特性

13、1的点的灰度值赋为零;第二步是对满足特性2的非零值点不做任何改变，而对不符合特性2的非零值点的灰度值赋为零;最后是对非零值区域的几何表现特性做出判断，如果某个非零值区域中的几何表现符合特性3、4、5和特性6，则不对该区域做任何改变，否则，把该区域内的非零值点的灰度值赋为零。上述处理时，每一步的输入数据都是上一步处理后的结果。最后，得到的非零值区域就是机场跑道。三三. .基于目标检测的变化检测基于目标检测的变化检测3.3 机场区域的定位 机场区域的定位是指确定用上述方法检测到的机场在图像中位置的过程。本文使用ROI算法实现这个定位过程。ROI算法是在机场跑道图像中确定机场存在区域的一种计算方法。

14、在机场跑道图像中，跑道部分的像素值为非零，而其他像素值为零。在机场区域定位过程中，我们把图像的左上顶点作为坐标原点，x轴方向水平向右，y轴方向竖直向下，刻度单位为像素。ROI算法示意图三三. .基于目标检测的变化检测基于目标检测的变化检测3.4 机场检测实验结果三三. .基于目标检测的变化检测基于目标检测的变化检测三三. .基于目标检测的变化检测基于目标检测的变化检测三三. .基于目标检测的变化检测基于目标检测的变化检测3.4 基于目标检测的变化检测 基于目标检测的变化检测的实现原理是:多时相图像配准;检测待检测图像中特定目标的位置;比较检测图像与参考图像(或数据库)中的特定类目标的位置,并根

15、据判决方式报告检测结果。三三. .基于目标检测的变化检测基于目标检测的变化检测1，多时相图像配准 我们假定在不同时间和使用不同传感器和在不同观察条件下获得的两幅遥感图像含有相同目标的地区。我们先对图像进行粗配准和精配准。2，检测特定类目标的位置 使用特定类目标的通用模型检测特定类目标的存在,再使用特定类目标区域的定位算法确定其位置。3，比较检测图像与参考图像中特定类目标的位置 计算检测图像与参考图像中特定类目标的位置向量之间的欧氏距离,再依据一定的判决方式对检测目标是否发生变化,并报告检测结果。三三. .基于目标检测的变化检测基于目标检测的变化检测3.5 基于目标检测的变化检测试验结果 本试验使用的试验数据为某地区的两幅POT-XS1图像,它们的拍摄时间分别是1998年12月23日和2000年8月23日。我们使用第一幅图像作为参考图像,第二幅图像为检测图像。实际上,这两幅图像中的机场没有明显变化,为了验证本章提出的变化检测方法的有效性,我们对检测图像中的某个机场跑道进行了加长处理。三三. .基于目标检测的变化检测基于目标检测的变化检测三三. .基于目标检测的变化检测基于目标检测的变化