基于PAC-SOM的图像毁伤区域变化检测

遥感图像变化检测是指对比不同时期的遥感影像，定量分析和确定目标变化特征的过程。利用图像变化检测方法进行毁伤评估时，需要重点关注毁伤区域的提取。对比打击前后目标的遥感影像，分析火力打击对目标的破坏痕迹，提取出图像的变化参量，为判明目标毁伤效果提供依据。利用图像变化检测进行毁伤评估时，毁伤区域的提取是关键，因而，选取恰当的变化检测算法尤为重要。

目前常用的图像变化检测方法可分为3类：数值运算方法、基于图像变换的检测方法以及基于结构特征分析的检测方法。其中，数值运算方法包括差值法、比值法、图像回归等；其运算简单、检测速度快，但受到配准精度、噪声等因素影响，降低了检测结果的可靠性。基于图像变换的检测方法通常包括典型相关分析法、正交变换法（PAC）、变化向量分析法等，此类方法通过降低数据间的冗余性，增强了变化信息，减少了噪声影响；但此类方法对图像质量要求较高，且细节信息会有部分流失。第三类基于结构特征分析的变化检测方法通常包括语义描述、空间纹理、模型结构等，此类方法在高分辨率图像和知识结合方面具有较大优势，但不便于进行目标特征的提取与分析，降低了变化检测的能力。(www.xing528.com)

基于此，本文提出了一种基于PAC－SOM的变化检测方法。首先，通过不同数值运算法得到两时相遥感影像的差异图；通过小波变换将多幅差异图融合，形成融合差异图；再将融合差异图分块，并利用主成分分析法（PAC）求出每块图像所对应矩阵的正交特征向量，通过映射的方式构建融合差异图的特征空间矩阵。最后，利用自组织映射算法（SOM）将特征空间矩阵聚为变化和非变化两类，从而检测出变化部分。