基于图像变化检测的毁伤效果评估—

基于图像变化检测的毁伤效果评估——学习笔记

news2024/12/27 4:36:20

前言

闲的无聊，看看论文。
在这里插入图片描述

基本评估步骤

第一步：图像预处理。通过图像配准、不同波段提取、图像校正、图像滤波等手段，统一图像格式（文中统一为灰度图），得到待检测图像；
第二步：有先验知识情况下，首先按照先验知识确定打击目标的大致区域（即感兴趣区域），在感兴趣区域上检测目标（检测方法有几何特征、纹理特征、灰度特征及先验模板法等）；没有先验知识情况下，将整个打击区域作为目标进行检测，通过多种图像预处理技术减小非变化区域，突出变化区域；
第三步：采用基础图像变化检测方法，对打击前后的图像进行检测，得到可能的候选变化区域；
第四步：对候选变化通过一定的算法确定真正的变化区域，同时去掉次要的变化区域，确定主变化区域的一些特征（如面积、位置、尺寸比例等）；
第五步：将测量出的变化结果图进行统计，结合毁伤模型库进行评估等级分级（需要人工参与建模）。

1. 图像预处理

1）图像校正配准、图像融合（设备、时间、空间、光照）
2）去噪处理，如图像增强和滤波
3）波段、格式统一，遥感图像等涉及到多个波段

图像校正：光线校正、灰度级校正、几何畸变校正、彩色校正
图像增强：对比度变换、空间滤波、彩色变换、多光谱变换、图像运算
多源图像配准：依据一些相似性度量决定图像间的变换参数，使从不同传感器、不同视角、不同时间获取的同一场景的两幅或多幅图像，变换到同一坐标系下，在像素层次上得到最佳匹配的过程。（空间和亮度）
同源图像的配准方法包括基于区域的配准方法和基于特征的配准方法。基于区域的方法主要包括基于灰度信息法和基于变换域法，基于特征法常见有基于小波变换法、基于角点检测法、基于互信息、基于奇异值、基于结构支持度的配准等。
图像配准涉及到的问题主要是位置、姿态、刻度等刚性变换（平移参量）。

2. 图像变化检测方法

图像变化检测方法分类：
①依据变化信息获取的层次不同，变化检测方法可分为像素级变化检测、特征级变化检测和
对象级变化检测；
②根据是否利用先验信息，变化检测方法可以分为有监督变化检测和无监督变化检测；
③根据变化检测的算法不同，可以分为基于图像代数运算法（其中包括差分法、比值法、回归法、图像变换法、相关分析法、变化向量法、主成分分析法、正交变换法、小波变换法等），基于图像分类法（分类后比较法、神经网络等）基于空间结构（线特征、纹理特征、语义描述等）。

2.1 像素级变化检测方法

常见的像素级变化检测方法有图像差值法、比值法、主成分分析法、距离变化法。
数值法变化检测算法最主要的两种是图像差值法和比值法，这两种方法均是直接比较法，在图像高度配准之后，相对辐射归一化的基础之上进行算术操作运算，通过位置相对应像素的差值运算或者比值运算，增强或抑制两个时期的变化信息，得到差异图像，最后通过选取一定阈值提取主要变化区域。
主成分分析法（主分量分析）又称离散 Karhunen-Loeve 变换(简称离散 K-L变换) ，其基本思想是定义新的正交坐标系统，将一组相关的多元随机变量通过构造线性变换映射到新的坐标系统下，数据在新的坐标系统下是互不相关的。该方法的常用形式为多波段主成分分析法、主成分差异分析法、差异主成分分析法。第一种适用于两个甚至多个时相的多波段遥感影像的变化监测和分析，后两种仅适用于两个时相的情况。
距离变化检测的基本原理是将两时相的多波段图像看成两组多元随机变量，引进距离变换分析理论和方法进行变化检测研究，主要使用欧式距离和马氏距离进行检测。

2.2 基于数据融合的变化检测方法

数据融合定义：利用计算机对按时序获得的若干观测信息，在一定准则下加以分析、综合，以完成所需的决策和评估任务而进行的信息处理技术。
1）小波多尺度分解与重构技术应用于图像融合优点：
①保留和继承了金字塔分解融合方法的优点；
②小波分解具有非冗余性，数据量不会增加；
③小波分解具有方向性，根据人眼睛对不同方向高频分量的分辨率不同这一特性，能够获得直观的视觉测量结果；
④对噪声不敏感，突出需要频率分量；
⑤具有良好的局部特性，图像经过小波变换之后，在不同尺度的频域上能够分离图像轮廓和细节信息；
⑥对小波系数的处理能够同时达到图像增强和滤波等效果。
马尔科夫随机场融合

3.毁伤效果评估分级系统研究

基于图像的毁伤评估可定义为：依据某种损伤等级划分及其作战重要性，制定相应的评定准则，通过对处于某种损伤状态下的目标图像进行处理，确定其损伤等级。
一个完整的基于图像变化检测的毁伤评估分级系统应包括：目标毁伤模型库、专家知识库、毁伤效果评价体系三部分。
①目标毁伤模型库：用于目标归类，构建诸如桥梁、机场、工厂、道路等建筑设施的库模型，先验模型的种类和参数要尽可能完善，可能出现的毁伤情况要做出预想。
②专家知识库：将战场指挥人员、评估专家的经验判断等量化成判定准则，定性定量描述评定关系。
③毁伤效果评价体系：根据目标模型库中的尺寸参数，分析被打击目标的结构、功能，建立目标多个图像特征的权值计算方法，确定毁伤等级评定的原则和标准。
毁伤评估分级分为两部分：毁伤效果计算和毁伤效果等级评定。

3.1 毁伤效果计算

基于像素的变化检测参数计算毁伤效果的步骤如下：
⑴ 将检测到的变化区域转换为二值图像，对二值图进行形态学操作、滤波等
处理，去除次要变化区域，确定主要的变化区域；
⑵ 计算变化区域的面积和其它几何参数；
⑶ 将变化区域标记为蒙版，在打击前后原图像的对应通道上分别求取熵值、
均值、方差、标准差、相关系数、相似度等一些列参数；
⑷ 记录所有计算结果，进行毁伤评估分级。

3.2 毁伤效果等级评定

基于目标外围的几何形状和基于内在的纹理参数相结合的方法进行评估，并确定评估准则如下：
①目标几何和纹理特征均变化不大，则认为目标基本上没受到摧毁，定性为轻度毁伤；
②目标几何特征变化较大，纹理变化不大，判断目标受到轻微攻击，但内部结构并未受到巨大打击，定性为中度毁伤；
③目标纹理特征变化较大，几何特征变化一般，判定虽然外形维持原状，但内部受损较严重，定性为重度毁伤；
④目标几何、纹理特征均受损严重，判断目标受到严重摧毁，定性为报废。