由于发生变化的像素将有一个不同于由回归函数预测的灰度值,因此当回归函数预测的灰度值和实际灰度值的差值大于给定的阈值时,就认为该像素发生了变化。 基于特征的影像变化检测方法的特点为:首先要先确定检测对象,并提取该对象的特征数据,然后通过特征的比较,获取检测对象的变化信息。 确定检测对象就是要从遥感影像中分离出检测对象,检测对象可能是线状地物(如道路、沟渠等),也可能是面状地物(如水库、湖泊等),还可能是三维空间中的复杂地物(如建筑物)。根据不同类型的检测对象,可采用不同的方法来提取其特征数据。例如在几何特征提取方面,线状地物可采用线检测、细化、跟踪等算法获得其中心线的位置;面状地物可采用区域分割、边界探测等算法获取其边界线数据;三维空间中的复杂地物可采用摄影测量技术获得其轮廓线数据。 根据特征描述方法的不同,可采用不同的方法来比较两组特征。具体如下: (1)当采用数值特征来描述检测对象时,可采用统计模式识别的方法来判断两组特征的相似程度及确定检测对象的变化信息; (2)当采用结构特征来描述检测对象时,可采用结构模式识别的方法判断两组特征的相似程度及确定检测对象的变化信息。 基于特征的影像变化检测是非常复杂的影像处理、识别和理解的过程,目前还没有实用的成果出现,仍处于探索之中。 遥感影像变化检测的一般处理流程包括图像预处理、变化检测及检测结果输出三个部分。 由于获取条件的差异,多时相遥感图像中存在非地物变化而造成的图像变化。因此,消除非地物变化是变化检测中不可缺少的步骤,在图像预处理的过程中,最重要的两个过程是几何校正和辐射校正。 变化信息获取是变化检测处理中的关键步骤。在这个过程中,先根据变化检测对象,进行变化特征提取(包括光谱特征及结构特征)。提取的变化特征,有些可以直接用于变化分析称为确定变化特征;有些不能直接用于变化分析,需要结合辅助信息(如在目标级的变化检测中,需要结合目标的模型来描述变化)称为非确定变化特征。最后对变化信息进行分析与描述得到检测结果。 变化检测的后处理是指对得到的检测结果进行再次处理以满足实际需求。主要方法包括滤波处理、数学形态学处理等。