基于變化檢測的圍填海信息提取方法及裝置的制造方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于變化檢測的圍填海信息提取方 法及裝置。
【背景技術(shù)】
[0002] 圍填海是近岸海域的熱點用海方式，圍填海在給人類帶來經(jīng)濟效益和社會效益 的同時，也對近海的生態(tài)環(huán)境產(chǎn)生了極大的負面影響，采用科學的技術(shù)手段進行海岸帶調(diào) 查能為監(jiān)管部門提供有力的科學依據(jù)。遙感技術(shù)因其快速、準確、大范圍的對地觀測能力 而成為海域調(diào)查的有力手段?！逗＜{(diào)查規(guī)程》（HY/T 124- 2009)將海域使用類型劃分為 9個一級類和25個二級類，其中主要的圍填海類型包括港口建設用海、城鎮(zhèn)建設用海、圍墾 用海、圍海養(yǎng)殖、鹽田用海和未分類用地等。
[0003]目前，關(guān)于圍填海信息提取的文獻資料較少。徐進勇等提出的圍填海遙感監(jiān)測方 法研究，依據(jù)"908"專項的海域使用分類體系，基于圍填海類型在HJ-1CCD衛(wèi)星影像上的分 布特征，建立了中分辨率多光譜衛(wèi)星標準假彩色合成影像關(guān)于圍填海遙感分類系統(tǒng)和相應 圍填海類型的解譯標志，通過目視解譯提取圍填海信息。
[0004] 吳正鵬等提出的基于多源遙感影像的圍填海監(jiān)測，以天津南港工業(yè)區(qū)為例，將多 時相衛(wèi)星遙感影像進行疊加顯示，通過計算機解譯與目視解譯相結(jié)合的方法得到圍填海區(qū) 域。
[0005] 朱麗麗等提出的基于數(shù)據(jù)挖掘的遙感影像圍填海智能檢測方法研究，基于不同時 相同區(qū)域的Landsat TM衛(wèi)星影像，采用數(shù)據(jù)挖掘中的關(guān)聯(lián)規(guī)則算法，挖掘了圍填海檢測規(guī) 貝1J，提取了影像中圍填海區(qū)域。
[0006] 鞠明明提出的基于面向?qū)ο髨D像分析的圍填海工程遙感信息提取技術(shù)研究，采取 分級分類的方法對高分辨率遙感影像中圍填海工程區(qū)域的地物進行了分類和提取，第一級 分類以地物光譜特征為主導的監(jiān)督分類，將遙感圖像地物劃分為水體、建設用地、灘涂、植 被和未分類用地等類型；第二級分類是在一級分類基礎(chǔ)上，根據(jù)地物的基元特征建立知識 規(guī)則，提取專題地物養(yǎng)殖水域和堤壩，也就是將水體細分類為海域、養(yǎng)殖水域和其他內(nèi)陸 水體；將建設用地細分類為堤壩和其他建設用地。
[0007] 上述現(xiàn)有技術(shù)中，大部分圍填海檢測方法利用ERDAS、ArcGIS等專業(yè)遙感影像處 理軟件來實現(xiàn)，智能化、自動化程度較低，很大程度上需要依賴目視解譯工作。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0008] 有鑒于此，為克服上述至少一個缺點，并提供下述至少一種優(yōu)點。本發(fā)明公開了一 種基于變化檢測的圍填海信息提取方法及裝置。
[0009] 為解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明采用以下技術(shù)方案：一種基于變化檢測的圍填海信 息提取方法，包括：
[0010] 步驟S10、將采集的前期影像作為參考影像，將采集的后期影像作為待處理影像， 對所述參考影像和待處理影像進行配準，利用坐標初步配準后，獲得同名點，利用所述同名 點對所述待處理影像進行仿射變換，得到變換后待處理影像；
[0011] 步驟S20、以所述配準時的變換參數(shù)對白板圖像進行變換，得到變換后白板圖像， 基于所述變換后白板圖像對所述參考影像進行二值掩模求與，得到所述參考影像與所述待 處理影像的重疊區(qū)域；
[0012] 步驟S30、在所述重疊區(qū)域中分別提取所述變換后待處理影像和掩模后參考影像 的邊緣二值圖，對兩幅所述邊緣二值圖進行處理得到圍填海區(qū)域二值圖，基于所述圍填海 區(qū)域二值圖對所述變換后待處理影像進行處理，得到初步圍填海區(qū)域；
[0013] 步驟S40、基于所述初步圍填海區(qū)域在所述參考影像和所述待處理影像中分別選 取感興趣區(qū)域；
[0014] 步驟S50、基于分水嶺算法對兩個所述感興趣區(qū)域進行分割，并基于光譜異質(zhì)性對 所述分割后的影像進行圖斑合并；
[0015] 步驟S60、分別提取兩幅所述分割后的圖像的特征量，基于特征量以及樣本庫對所 述參考影像和待處理影像進行分類；以及
[0016] 步驟S70、基于分類結(jié)果對所述感興趣區(qū)域進行面向?qū)ο蟮淖兓瘷z測，根據(jù)檢測結(jié) 果得到圍填海區(qū)域。
[0017] 如上所述的基于變化檢測的圍填海信息提取方法，在一種可能的實現(xiàn)方式中，所 述步驟S10具體包括：
[0018] 步驟S11、分別采集不同時期的可見光影像，將前期影像作為參考影像，將后期影 像作為待處理影像；
[0019] 步驟S12、根據(jù)所述參考影像和所述待處理影像的地理坐標信息對所述參考影像 和所述待處理影像進行初步配準，得到大致對應關(guān)系；
[0020] 步驟S13、在所述大致對應關(guān)系的基礎(chǔ)上，分別提取所述初步配準后的所述參考影 像和所述待處理影像的特征點；
[0021] 步驟S14、在所述參考影像的特征點的鄰域范圍內(nèi)，與經(jīng)初步配準的所述待處理影 像進行特征點匹配，獲得所述參考影像和經(jīng)初步配準的所述待處理影像的同名點；
[0022] 步驟S15、利用RANSAC算法對所述同名點進行粗差剔除，得到精確的同名點；以及
[0023] 步驟S16、利用精確的同名點對所述待處理影像進行仿射變換，得到變換后待處理 影像。
[0024] 如上所述的基于變化檢測的圍填海信息提取方法，在一種可能的實現(xiàn)方式中，所 述步驟S20中基于式（1)計算所述重疊區(qū)域：
[0025] Ii_c = Ij. *(I3. *p) (1)
[0026] 其中，L為所述參考影像，I 3為與所述參考影像尺寸相同的白板影像，p為所述配 準過程中得到的變換參數(shù)。
[0027] 如上所述的基于變化檢測的圍填海信息提取方法，在一種可能的實現(xiàn)方式中，所 述步驟S30具體包括：
[0028] 步驟S31、采用基于Canny算子的邊緣提取方法分別提取所述變換后待處理影像 和掩模后參考影像的邊緣二值圖；
[0029] 步驟S32、對兩幅所述邊緣二值圖分別進行膨脹和孔洞填充，利用小面積連通域去 除海面上的小的干擾區(qū)域，然后再經(jīng)過與膨脹相同參數(shù)的腐蝕操作，得到兩幅所述海陸分 割二值圖；
[0030] 步驟S33、對兩幅所述海陸分割二值圖進行差分計算得到圍填海區(qū)域二值圖；以 及
[0031] 步驟S34、基于所述圍填海區(qū)域二值圖對所述待處理影像進行二值掩模求與，得到 初步圍填海區(qū)域。
[0032] 如上所述的基于變化檢測的圍填海信息提取方法，在一種可能的實現(xiàn)方式中，所 述步驟S40中以所述初步圍填海區(qū)域周圍100像素的矩形范圍作為感興趣區(qū)域。
[0033] 如上所述的基于變化檢測的圍填海信息提取方法，在一種可能的實現(xiàn)方式中，所 述步驟S50中，基于式（2)計算所述光譜異質(zhì)性，并且，如果所計算出的光譜異質(zhì)性小于設 置的圖斑閾值，則對所述光譜異質(zhì)性對應的區(qū)域進行合并；
[0034]
(2)
[0035] 其中，hOTlOT表示光譜異質(zhì)性，n表示合并后的圖斑像元數(shù)，np叫分別表示合并 前的兩個圖斑像元數(shù)，分別表示合并前的兩個圖斑的標準差，表示合并后的 圖斑標準差，c表示波段總數(shù)。
[0036] 如上所述的基于變化檢測的圍填海信息提取方法，在一種可能的實現(xiàn)方式中，所 述步驟S60中的特征量包括：兩幅所述分割后的圖像中的各個圖斑的紋理特征值，以及對 兩幅所述分割后的圖像進行hough變換直線檢測所得到的直線數(shù)，所述紋理特征值包括 熵、逆差矩、能量以及對比度。
[0037] 如上所述的基于變化檢測的圍填海信息提取方法，在一種可能的實現(xiàn)方式中，所 述步驟70中，根據(jù)所述分類后的參考影像和所述待處理影像的感興趣區(qū)域內(nèi)對應位置屬 性值的不同，得到變化區(qū)域，所述變化區(qū)域?qū)獓詈^(qū)域。
[0038] -種基于變化檢測的圍填海信息提取裝置，包括：
[0039] 配準模塊，用于將采集的前期影像作為參考影像，將采集的后期影像作為待處理 影像，對所述參考影像和待處理影像進行配準，利用坐標初配準后，獲得同名點，利用所述 同名點對所述待處理影像進行仿射變換，得到變換后待處理影像；
[0040] 重疊區(qū)域獲取模塊，用于以所述配準時的變換參數(shù)對白板圖像進行變換，得到變 換后白板圖像，基于所述變換后白板圖像對所述參考影像進行二值掩模求與，得到所述參 考影像與所述待處理影像的重疊區(qū)域；
[0041] 初步圍填海區(qū)域計算模塊，用于在所述重疊區(qū)域中分別提取所述變換后待處理影 像和掩模后參考影像的邊緣二值圖，對兩幅所述邊緣二值圖進行處理得到圍填