论文摘要
遥感图像变化检测在资源和环境监测、战场态势分析、打击效果评估等诸多领域中有着非常广泛的应用,港口舰船目标变化检测可以及时获悉港口内舰船目标的变化情况,对港口舰船监测、战场动态感知与敌方战略意图分析有着至关重要的意义。迄今为止,众多学者己经提出了很多种关于变化检测的方法,按照信息处理的层次可分为基于像素级,基于特征级的变化检测。图像结构信息是图像特征的一种,它不易受照度变化等噪声的影响,同时它也是对高分辨率图像中的人造目标进行变化检测的主要线索。对于港口舰船目标,其结构特征明显,可利用的结构信息丰富。本文着重研究基于结构信息的港口舰船目标变化检测的方法。本文对图像结构信息进行了深入研究,给出了它的明确定义,并将其分为二类,即基于局部邻域的结构信息与基于图像全局的结构信息。基于局部邻域的结构信息是指在有限尺度邻域内提取的反映该邻域结构特征的信息,如ET矢量、微分不变量等,它与邻域窗口的尺度有关。基于图像全局的结构信息是从图像整体角度反映特征之间的几何结构关系的信息,如轮廓、骨架等,它由成像地物的特征及其空间组织关系所决定。在此基础上,本文提出了基于局部邻域结构信息的港口舰船目标变化检测方法,并采用了“粗分割,细检测”的思想,即先对图像进行粗分割,剔除图像中大部分非结构性变化区域;然后对粗分割结果采用多方向、多尺度的宽带Log-Gabor滤波器提取局部邻域的结构信息做相关性比较得到检测结果。基于第二类结构信息,本文提出了针对高分辨率遥感图像的舰船目标变化检测方法,先对变化前后图像进行海陆分割得到图像的全局结构信息,再对两分割图像进行异或运算,并做形态学处理,再根据高分辨率遥感图像中舰船的特点,去除其中的伪变化,得到变化检测结果。本文分别用仿真图像和实测遥感影像实验,结果表明,本文所提方法在抗照度变化、低虚警率以及运行速度方面都取得了较好的结果。