基于核互模态因素分析核融合的多光谱图像变化检测方法
专利汇可以提供基于核互模态因素分析核融合的多光谱图像变化检测方法专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且本 发明 公开了基于核互模态因素分析核融合的多 光谱 图像变化检测方法，主要解决现有差值核函数不能充分挖掘及利用图像多种特征之间的相关性而导致检测 精度 低下的问题。其实现过程是：1)将两时刻三通道光谱图像变换至HIS空间，得到两时刻图像的 色调 、 饱和度 、强度信息；2)根据1)的结果提取两时刻图像 颜色 特征和强度纹理特征；3)利用所提特征求取颜色差值核函数矩阵和强度纹理差值核函数矩阵；4)对3)获得的两个矩阵加权融合，构造合成核函数矩阵，并自适应选取最优的加权系数；5)将合成核函数矩阵输入 支持向量机 SVM进行检测，得到变化检测结果。本发明检测精度高，结果稳定，运算量低，可用于多光谱图像变化检测。，下面是基于核互模态因素分析核融合的多光谱图像变化检测方法专利的具体信息内容。
1.一种基于核互模态因素分析核融合的多光谱图像变化检测方法，包括如下步骤：
1)给定原始的预处理后的三通道的相同尺寸两时刻光谱图像，记为{Rt,Gt,Bt}，t＝t0,t1，其中，Rt,Gt,Bt分别表示原RGB空间中的三通道光谱图像，使用RGB-HIS变换将该三通道图像变换至HIS空间，得到HIS通道的两时刻光谱图像{Ht,It,St}，其中Ht为t时刻光谱图像的色调分量，St为t时刻光谱图像的饱和度分量，It为t时刻光谱图像的强度分量；
2)利用t0,t1两时刻光谱图像的色调 饱和度 和强度 分量，提取
光谱图像特征；
2a)分别提取 分量光谱图像的灰度值和 分量光谱图像的灰度值，将其
堆砌成两时刻光谱图像的颜色特征 和
2b)提取强度 分量光谱图像的灰度特征 和纹理特征 将其堆
砌成强度纹理特征
3)利用两时刻光谱图像的颜色特征 求取颜色差值核函数矩阵KCol；
4)利用两时刻光谱图像的强度纹理特征 求取强度纹理差值核函数矩阵KST；
5)利用基于核互模态因素分析算法KCFA分别求取颜色差值核函数矩阵KCol的权重系数wc和强度纹理差值核函数矩阵KST的权重系数ws；
6)利用步骤5)、步骤4)和步骤3)的结果，构造合成核函数矩阵KF：KF＝wc·KCol+ws·KST；
7)将步骤6)得到的合成核函数矩阵KF输入到支持向量机SVM中进行检测，得到二值变化检测结果，即完成对多光谱图像的变化检测。
2.根据权利要求1所述的方法，其中步骤2a)中堆砌t0时刻颜色特征 和t1时刻颜色特征 表示如下：
其中， 和 分别为提取出的t0时刻图像色调 分量的灰度值和光谱图像饱和度分量的灰度值； 和 分别为提取出的t1时刻光谱图像色调 分量的灰度值和光谱图像饱和度 分量的灰度值。
3.根据权利要求1所述的方法，其中步骤2b)中堆砌t0时刻强度纹理特征 和t1时刻强度纹理特征 表示如下：
其中 和 分别表示t0时刻光谱图像强度 分量的灰度值和t1时刻光谱图像强度分量的灰度值； 和 分别表示t0时刻光谱图像的强度 分量的纹理特征和t1时刻光谱图像的强度 分量的纹理特征。
4.根据权利要求1所述方法，其中步骤3)中利用两时刻光谱图像的颜色特征构造颜色差值核函数矩阵KCol，按如下步骤进行：
3a)从t0时刻光谱图像 中任意选取两个像素点 和 从t1时刻光谱图像
中选取与 和 位置相同的两个像素点，记为 和
3b)从 中找出像素点 对应的颜色特征 和像素点 对应的颜色特征
从 中找出像素点 对应的颜色特征 和像素点 对应的颜色特征
3c)利用从3b)中获得的颜色特征 求取颜色插值核函数
的值：
其中，K(·)表示高斯径向基RBF核函数，ζ代表核宽参数，exp为指数函数；
3d)在t0时刻光谱图像 中找出没有被选取过的任意两个像素 以
及 中相同位置的像素点 按照与3b)相同的方法找到与
对应的颜色特征 再按照与3c)相同的方法计算颜色
差值核函数 的值，其中p是像素点的标号，1≤p≤N-1，N是光谱图
像像素点个数；
3e)重复步骤3d)，直到所有像素点被选取过，得到颜色差值核函数的全部值，构成颜色差值核函数矩阵KCol。
5.根据权利要求1所述方法，其中步骤4)中利用两时刻光谱图像强度纹理特征构造强度纹理差值核函数矩阵KST，按如下步骤进行：
4a)从t0时刻光谱图像 中任意选取两个像素点 和 从t1时刻光谱图
像 中选取与 和 位置相同的两个像素点，记为 和
4b)从 中找出像素点 对应的强度纹理特征 和像素点 对应的强度纹理特征从 中找出像素点 对应的强度纹理特征 和像素点 对应的强度纹理特征
4c)利用从4b) 中获得的 求取强度纹理差值核函数
的值：
其中，K(·)表示高斯径向基RBF核函数，ζ代表核宽参数，exp为指数函数；
4d)在t0时刻光谱图像 中找出没有被选取过的任意两个像素 以
及 中相同位置的像素点 按照与4b)相同的方法找到与
对应的强度纹理特征 再按照与4c)相同的方法计算强
度纹理差值核函数 的值，其中q是像素点的标号，1≤q≤N-1，N是光
谱图像像素点个数；
4e)重复步骤4d)，直到所有像素点被选取过，得到强度纹理差值核函数的全部值，构成强度纹理差值核函数矩阵KST。
6.根据权利要求1所述方法，其中步骤5)中求取颜色差值核函数矩阵KCol的权重系数wc和强度纹理差值核函数矩阵KST的权重系数ws，按照如下步骤进行：
5a)通过特征值分解法得到由KST*KCol特征向量构成的第一投影矩阵V和特征值构成的第一对角矩阵λ，KST*KCol、V、λ这三者的关系如下：
(KST*KCol)*V＝λ*V；
5b)提取第一投影矩阵V的第一列，记为α，定义颜色差值核函数矩阵KCol融合系数wc：
其中，T表示矩阵转置，KCol是颜色差值核函数矩阵；
5c)通过特征值分解法得到矩阵KCol*KST特征向量构成的第二投影矩阵U和特征值构成的第二对角矩阵λ′，KCol*KST、U、λ′这三者的关系如下：
(KCol*KST)*U＝λ′*U；
5d)提取第二投影矩阵U的第一列，记为β；定义强度纹理插值核函数矩阵融合系数wc：
其中，KST是强度纹理差值核函数矩阵。
7.根据权利要求1所述方法，其中步骤6)中利用步骤5)、步骤4)以及步骤3)的结果构造合成核函数矩阵KF，按照如下公式进行：
KF＝wc·KCol+ws·KST。
基于核互模态因素分析核融合的多光谱图像变化检测方法
技术领域
背景技术
发明内容
具体实施方式
对应的颜色特征 再按照与3c)相同的方法计算颜色
差值核函数 的值，
对应的强度纹理特征 再按照与4c)相同的方法计算强
度纹理差值核函数 的值，
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