(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210929100.7 (22)申请日 2022.08.03 (71)申请人 三峡大学 地址 443002 湖北省宜昌市西陵区大 学路8 号 (72)发明人 邵攀　武昌东　 (74)专利代理 机构 宜昌市三峡专利事务所 42103 专利代理师 黎泽洲 (51)Int.Cl. G06T 7/00(2017.01) G06T 7/11(2017.01) G06V 10/40(2022.01) G06V 10/762(2022.01) G06V 20/10(2022.01)G06V 10/26(2022.01) (54)发明名称 基于标签约束超像元条件随机场 的变化检 测方法 (57)摘要 本发明公开了一种基于标签约束超像元条 件随机场的变化检测方法； 所提出的技术方案以 超像元作为基本分析单元， 能够更有效地表达和 提取影像的局部特征与结构信息， 更有效地挖掘 影像的复杂空间信息； 同时， 通过标签约束策略 优化条件随机场， 能够更有效地利用超像元间的 空间相关性。 有效解决了 现有基于条件随机场的 变化检测技术主要以像元作为基本分析单元， 不 能充分利用空间信息， 容易给变化检测带来较多 的虚检错误的问题， 能够取得较优的变化检测精 度。 权利要求书1页 说明书8页 附图10页 CN 115456942 A 2022.12.09 CN 115456942 A 1.基于标签约束超像元 条件随机场的变化检测方法， 其特 征在于： 包括如下步骤： S1： 对两期高分辨率遥感影像进行预处理操作来降低由传感器本身、 大气和光照条件 等因素的影响， 预 处理包括配准、 辐射校正和几何校正； 并通过变化矢量分析技术生成预 处 理后两期影 像的差分影 像； S2： 采用简单线性迭代聚类算法对差分影 像进行超像元分割， 得到超像元差分影 像； S3： 将超像元概念引入模糊C均值聚类， 利用超像元模糊C均值聚类算法对超像元差分 影像进行模糊聚类， 获得每 个超像元属于变化和未变化类的隶属度； S4： 将超像元概念引入条件随机场模型， 并利用标签约束策略优化条件随机场， 构建标 签约束超像元条件随机场模型； 并基于S2和S3所获取的超像元差分影像和超像元隶属度， 计算所构建的标签约束超像元 条件随机场的能量 函数； S5： 通过图切推理算法优化 步骤4中计算的能量 函数， 生成变化检测图。 2.根据权利要求1所述的基于标签约束超像元条件随机场的变化检测方法， 其特征在 于： S3中， 计算隶属度的具体方法如下： 用YSD＝{si|i＝1,2,3,...,M}表示超像元差分影像中超像 元构成的集合,G＝{gi|i＝1, 2,3…,M}表示超 像元的灰度值集合； gi表示超像元 si的灰度值， 即超像元中所有像元的灰度 值均值； M表示超像元的个数； 模糊C均值聚类通过迭代优化目标函数JC来计算超像元隶属 度： 其中， uij表示超像 元si属于类别j的隶属度， cj表示类别j的聚类中心， q为加权指数， C表 示类别个数； uij和cj通过下式(2)和式(3)计算： 3.根据权利要求1所述的基于标签约束超像元条件随机场的变化检测方法， 其特征在 于： S4中， 计算所构建的标签约束超像元 条件随机场的能量 函数具体方法如下： 将超像元作为基本分析单元， 利用条件随机场模型对超像元差分影像YSD＝{si|i＝1, 2,3,...,M}及其对应的标签集合X＝{xi|i＝1,2,...,M}进行后验概率建模， xi表示超像元 si的类别标签； 条件 随机场通过将后验概率转化为能量函数进行问题求解； 标签约束超像 元条件随机场的能量 函数E(X|YSD)可描述为一元势和二元势和的形式： 其中ψi(xi,YSD)为一元势函数， ψij(xi,xj,YSD)为二元势函数； λ为一个非负常数， 用来平 衡一元势和二元势。权　利　要　求　书 1/1 页 2 CN 115456942 A 2基于标签约束超像元条件随机场的变化检测方 法 技术领域 [0001]本发明属于遥感技术领域， 具体涉及一种基于标签约 束超像元条件随机场的变化 检测方法。 背景技术 [0002]变化检测是遥感领域的研究热点之一， 有着许多重要的应用 场景。 在中低分辨率 遥感影像中， 传统检测方法取得不错的检测精度。 近年来， 随着传感器技术的不断进步， 遥 感影像的空间分辨率越来越高， 使得影像细节信息更加丰富， 地物信息更加清晰， 极大地拓 展了变化检测的应用领域。 但同时也为变化检测带来新的挑战， 比如类间方差变小， 类内方 差变大。 [0003]利用空间信息是提高高分辨率遥感影像变化检测精度的有效途径， 为此， 条件随 机场模型被引入变化检测任务， 并取得良好的效果。 然而， 现有基于条件随机场的变化检测 技术主要以像元作为基本分析单元， 不能充分利用空间信息， 容易给变化检测带来较多的 虚检错误。 针对此问题， 本发明提出一种基于标签约束超像元条件随机场的变化检测方法。 超像元是 由一定数量位置相邻、 特征相 近的像元组成的影像子区域， 更有利于影像局部特 征的提取与结构信息的表达， 更有利于挖掘影像复杂的空间信息。 同时， 通过标签约束优化 的条件随机场， 能够更有效地利用超像元之间的相关性。 发明内容 [0004]本发明提供了一种基于标签约束超像元条件随机场的变化检测方法， 该方法可以 更有效地利用高分辨率遥感影像的空间信息； 为实现上述技术效果， 本发明所采用的技术 方案是： [0005]基于标签约束超像元 条件随机场的变化检测方法， 包括如下步骤： [0006]S1： 对两期高分辨率遥感影像进行预处理操作来降低由传感器本身、 大气和光照 条件等因素的影响， 预处理包括配准、 辐射校正和几何校正； 并通过变化矢量分析技术生成 预处理后两期影 像的差分影 像； [0007]S2： 采用简单线性迭代聚类算法对差分影像进行超像元分割， 得到超像元差分影 像； [0008]S3： 将超像元概念引入模糊C均值聚类， 利用超像元模糊C均值聚类算法对超像元 差分影像进行模糊聚类， 获得每 个超像元属于变化和未变化类的隶属度； [0009]S4： 将超像元概念引入条件随机场模型， 并利用标签约束策略优化条件随机场， 构 建标签约束超像元条件随机场模型； 并基于S2和S 3所获取的超像元差 分影像和超像元隶属 度， 计算所构建的标签约束超像元 条件随机场的能量 函数； [0010]S5： 通过图切推理算法优化 步骤4中计算的能量 函数， 生成变化检测图。 [0011]优选地， 上述 步骤S3中， 计算隶属度的具体方法如下： [0012]用YSD＝{si|i＝1,2,3,...,M}表示超像元差分影像中超像元构成的集合,G＝{gi|说　明　书 1/8 页 3 CN 115456942 A 3