嚴(yán)明　曹國　夏夢

摘要：提出了基于水平集演化和支持向量機（SVM）分類的高分辨率遙感圖像變化檢測方法，該方法將像素級的和對象級的變化檢測方法相結(jié)合，運用了像素特征和對象特征以提高變化類和非變化類的準(zhǔn)確率。在像素級上，變化檢測問題轉(zhuǎn)化為水平集演化的圖像分割問題。在對象級上，本文可以從分割結(jié)果中為SVM分類器自動地選擇潛在的訓(xùn)練樣本。最終將基于像素級的變化和基于對象級的變化相結(jié)合得到最終的變化結(jié)果。所提出的方法的主要優(yōu)勢在于可以自動選擇合適的樣本進行SVM分類器訓(xùn)練。此外，提出的方法可以有效的提高精確度和自動化水平。通過SPOT5圖像和航空圖像進行實驗，結(jié)果表明該方法是有效的。

關(guān)鍵詞：

變化檢測;水平集演化;支持向量機（SVM）;多分辨率分析;圖像分割

DOI：10.15938/j.jhust.2019.01.013

中圖分類號： TP752

文獻標(biāo)志碼： A

文章編號： 1007-2683（2019）01-0078-07

Automatic Change Detection of High Resolution Remote

Sensing Images Based on Level Set Evolution

and Support Vector Machine Classification

YAN Ming，CAO Guo，XIA Meng

（School of Computer Science and Technology， Nanjing University of Science and Technology， Nanjing 210094， China）

Abstract：We propose a method for change detection in high?resolution remote sensing images by means of level set evolution and Support Vector Machine （SVM） classification， which combined both pixel?level method and object?level method?Both pixel?based change features and object?based ones are extracted to improve the discriminability between the changed class and the unchanged class?At the pixel?level， the change detection problem is formulated as a segmentation issue using level set evolution in the difference image?At the object?level， potential training samples are selectedfrom the segmentation results without manual intervention into SVM classifier?Thereafter， the final changes are obtained by combining the pixel?based changes and the object?based changes?A chief advantage of our approach is being able to select appropriate samples for SVM classifier training?Furthermore， our proposed method helps improving the accuracy and the degree of automation?We systematically evaluated it with a variety of SPOT5 images and aerial images?Experimental results demonstrated the accuracy of our proposed method

Keywords：change detection; level set evolution; support vector machine （SVM）; multi?resolution analysis; image segmentation

0引言

變化檢測（CD）是許多遙感應(yīng)用中的一個重要手段，例如城市發(fā)展研究，自然災(zāi)害損害評估，環(huán)境監(jiān)測。在已有的文獻中已經(jīng)提出了不同的方法來解決自動或半自動化變化檢測問題。經(jīng)典的變化檢測技術(shù)使用單個像素作為它們的基本分析單位（基于像素的變化檢測）。已有不同的基于像素的變化檢測技術(shù)，包括后分類[1-3]，圖像差分，變化向量分析[4-6]，主成分分析[7]。圖像分割[8-9]，機器學(xué)習(xí)[10]和基于地理信息系統(tǒng)（GIS）的方法都已被用于變化檢測研究當(dāng)中。其中的很多方法都已經(jīng)成功的被用在低、中空間分辨率圖像的變化檢測當(dāng)中。然而，基于像素的方法在超高分辨率（VHR）圖像上的研究少之又少。在VHR圖像中由于異物同譜以及同物異譜，會導(dǎo)致椒鹽效應(yīng)。經(jīng)典的基于像素級方法的變化檢測的另一個重要的局限性是難以對上下文信息建模。近年來，高性能計算系統(tǒng)和高效軟件算法為多光譜和多尺度遙感圖像的分割和特征提取提供了便利。這些發(fā)展使得能夠?qū)崿F(xiàn)稱為基于對象的變化檢測。

基于對象的變化檢測方法可以根據(jù)光譜屬性、形狀、文理、大小以及拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)將圖像細(xì)分為有意義的均勻區(qū)域，然后將它們組織為圖像對象，并且進一步將對象分為變化的和未變化的類。許多研究人員針對VHR圖像一直在研究基于對象的變化檢測方法。Huo等[11]提出了一種基于SVM的方法，主要是通過動態(tài)調(diào)整訓(xùn)練樣本和逐漸調(diào)整分類超平面。 為了應(yīng)對VHR圖像中的高內(nèi)部差異性，Volpi等[12]采用SVM非線性分類器進行變化檢測。 Im等[13]引進了基于對象/鄰域相關(guān)圖像分析和圖像分割技術(shù)的變化檢測方法。Su 等[14]應(yīng)用紋理分析提高分類的準(zhǔn)確性。 Hussian[15]和Chen等[16]通過比較不同技術(shù)的優(yōu)點和缺點，給出了相應(yīng)的變化檢測概述。基于對象的變化檢測方法的主要優(yōu)點是對象的直接比較，還有助于算法實現(xiàn)。在對象級變化檢測中對象差分和在基于像素級變化檢測中的圖像差分操作類似。然而，由于對象具有不同的大小和形狀，變化檢測的結(jié)果很大程度上取決于分割的準(zhǔn)確性?；趯ο蟮淖兓瘷z測的另一個挑戰(zhàn)是要求選擇適當(dāng)?shù)拈撝?。由于閾值通常由研究人員直觀地定義，可能因此引入偏差。

針對VHR，盡管基于對象的變化檢測具有獨特的優(yōu)勢，但基于像素的變化檢測仍然是遙感應(yīng)用中的重要研究課題。 近年來，Bazi[8，17]和Celik等作者[9]應(yīng)用水平集方法來處理變化檢測。 該方法的主要優(yōu)點是能夠避免閾值選擇問題，而在基于像素的變化檢測方法中很難選擇最佳閾值。在基于對象的變化檢測方法中，由于SVM在處理高維數(shù)據(jù)中的強大能力，許多研究者選擇SVM分類器來分類特定對象的特征變化。盡管SVM在分類中具有優(yōu)勢，但它需要預(yù)先標(biāo)記訓(xùn)練樣本，這限制了SVM用于自動變化檢測的應(yīng)用。

為了解決上述問題，本文通過水平集演化和SVM分類將基于像素的方法和基于對象的方法結(jié)合在一起，以提高變化檢測的準(zhǔn)確性。首先，提取出基于像素的和基于對象的變化特征;然后，使用多分辨率方法在不同的圖像上進行水平集演化，以將變化的與未變化的像素區(qū)分開;接下來，用SVM分類器自動選擇滿足變化率條件的訓(xùn)練樣本;最終實現(xiàn)了水平集演化和SVM方法相結(jié)合的變化檢測。

1變化檢測方法

首先介紹兩種現(xiàn)有的基于像素和基于對象的變化檢測方法，然后分析這兩種方法的優(yōu)缺點，將基于像素的方法和基于對象的方法結(jié)合在一起，提出本論文的方法。

1?1多分辨率水平集（MLS）算法

水平集方法是解決許多圖像和視頻分析問題的有效方法。在圖像分割應(yīng)用中最著名的是Chan?Vese模型[11]。 Bazi等[17]首先將其擴展到變化檢測應(yīng)用當(dāng)中。 他們采用多分辨率水平集演化過程（MLS），通過2因子連續(xù)向下的對圖像采樣來分析從低分辨率到高分辨率的差分圖像。 相關(guān)的歐拉-拉格朗日方程在等式（1）中給出：

Φt=δ（Φ）?（X-c?2）?2-?（X-c?1）?2+v?div?（Φ|Φ|）?（1）

首先，使用Chan?Vese模型將低分辨率的差分圖像分割成變化的和未變化的區(qū)域，然后將從低分辨率獲得的分割結(jié)果放大2倍，用作下一階段更高分辨率下的變化檢測的初始分割估計，對下一更高分辨率級重復(fù)上述過程，直到最終分割結(jié)果到達原始圖像分辨率級。有關(guān)算法的詳細(xì)信息，請參考文[17]。該方法巧妙地避免了通過選擇閾值將改變的類與未改變的類分開，這在許多現(xiàn)有方法中通常是十分關(guān)鍵的問題。圖1，（a），（b）是在不同時間獲取的兩個有條紋的圖像，（c）是差分圖像，（d）顯示了由 MLS方法檢測到的變化區(qū)域。

1?2基于SVM的變化檢測

SVM分類器已在變化檢測應(yīng)用中得到有效應(yīng)用，一些研究[12，18]通過SVM對像素或特征進行分類進行變化檢測。 Huo等[11]提出了一種對象級的基于SVM的自動逐級分類方法。這些方法的主要難點是為SVM分類器選擇標(biāo)記訓(xùn)練樣本。正如Huo 等[11]所描述的，?D?i?越高，變化的概率也就越大。?D?i?是指兩幅圖像中對象?i?的特征差異。因此，第一個?α×N?最大部分D（對象特征集）對應(yīng)的樣本被視為正樣本。同樣的，與第一個?α×N?最小部分D對應(yīng)的樣本可以被視為負(fù)樣本，?N?是對象的數(shù)量。這里本文給出兩個（如圖2）使用ISVM和變換TSVM[12]的例子，其中參數(shù)?α?設(shè)置為0?3。使用ISVM和TSVM分類的結(jié)果相似。但它們與地面真實圖相比并不相符。后處理或重新優(yōu)化分類可以改進初始分類結(jié)果。值得注意的是，訓(xùn)練樣本僅基于相對變化。無論重新優(yōu)化分類的過程是什么，訓(xùn)練樣本的不確定性不會改變。當(dāng)變化或未變化區(qū)域復(fù)雜或包含不同類型的變化時，這方法可能失效。

1?3變化檢測方法的提出

上述MLS算法為本文提供了一種新的變化檢測方法。值得注意的是，MLS方法在處理VHR遙感圖像中會產(chǎn)生大量噪聲，如圖1（d）所示。 為了解決該問題，本文提出了一個改進型的添加鄰域約束的MLS方法。Chan?Vese模型假設(shè)相鄰像素的標(biāo)簽是獨立的，這在大多數(shù)圖像分割任務(wù)中是不相符的。通過考慮每個像素的鄰近標(biāo)簽關(guān)系對Chan?Vese[16]模型改進，添加懲罰項?P（x|N?x）：

P（x∈w?i|N?x）=?exp?-N?L（N?1+N?2）·σ?2，

L=1，i=2?2i=1（2）

其中：N?1和N?2分別是標(biāo)簽不變和標(biāo)簽改變的相鄰像素的數(shù)量。N?x表示像素x的鄰域。w?i表示類標(biāo)簽（包括已變化類和未變化類）。對于分段常數(shù)情況，能量函數(shù)的推到為：

Φt=δ（Φ）?（X-c?2）?2-（X-c?1）?2+η（β?2（X）-

β?1（X））+v?div?（g（X，α）Φ|Φ|）（3）

其中：Φ為水平集函數(shù);δ為狄拉克δ函數(shù);β為懲罰項的對數(shù)概率;η為可以控制懲罰項影響的參數(shù);c?1和c?2分別為變化和未變化類的平均值; v≥0，g（X，α）在均勻區(qū)域為正，在邊緣為零;?div?表示散度運算符。改進的?MLS（MLSNC）?的一般過程如下：

步驟1：設(shè)置分辨率級L的數(shù)量，并且通過因子2i（i=0，1，...，L）向下采樣差分圖像?X?來生成低分辨率圖像。

步驟2：設(shè)置i=L和演化迭代的次數(shù)N?iter?，并初始化水平集。

步驟3：在級別i上運行?Chan?Vese?算法以獲得

粗略輪廓。

步驟4：運行改進的演化模型以獲得精細(xì)輪廓。

步驟5：取樣分割結(jié)果，設(shè)置i=i-1并重復(fù)步驟3和4，直到i=0。

步驟6：在像素級上生成變化檢測結(jié)果。

圖1給出了在VHR圖像上由MLS和改進的MLS算法檢測到的變化。從圖1（d）可以看出，MLS方法存在很多噪聲，例如孤立噪聲，變化區(qū)域中的孔或鋸齒邊界，這是由于在曲線演化階段不考慮像素之間空間關(guān)系的結(jié)果。從圖1（e）可以看出，通過對差分圖像應(yīng)用鄰域約束可以提高MLS算法的性能。

雖然改進的MLS算法可以獲得變化區(qū)域并降低對噪聲的影響，但是在VHR圖像中還是會存在太多的噪聲，如圖1（e）所示?；赟VM的分類方法為高維數(shù)據(jù)集分類提供了一種途徑，并描述類之間的非線性決策邊界。然而，SVM分類器需要適當(dāng)?shù)挠?xùn)練樣本。為了解決這些問題，本文將它們組合在一起以改善變化檢測性能。本文提出的方法過程如下：

步驟1：運行改進的MLS算法，得到像素級的變化信息。

步驟2：計算每個對象?CR?i的變化率，基于閾值T?max?獲得初始變化圖M?L。其中CR?i≥T??max?的區(qū)域被認(rèn)為是改變的對象。

步驟3：選擇訓(xùn)練樣本以訓(xùn)練?SVM?分類器。滿足CR?i≥T??max?的對象為正樣本，相反，滿足CR?i≤T??min?的對象為負(fù)樣本。

步驟4：通過分類整個特征集得到變化圖M?S。

步驟5：通過融合M?L和M?S的結(jié)果獲得最終變化圖。

與基于像素的變化指標(biāo)不同，特征的消失或出現(xiàn)經(jīng)常發(fā)生在對象內(nèi)，這意味著對象可以部分地改變（例如，小的，中等的或主要的變化）。閾值T??max?和T??min?將對象集分成3個類，如圖3所示。滿足條件CR?i≥T??max?的對象會發(fā)生大的或完全的變化。這樣的類被標(biāo)記為變化類。滿足條件CR?i≤T??min??的對象將沒有變化或只有微小的變化。本文假定這些對象是不變的。理論上落入閾值之間的對象所在的區(qū)域被認(rèn)為是不確定區(qū)域。如何對不確定區(qū)域中的對象進行分類成為一個關(guān)鍵問題。幸運的是，本文有來自改進的基于像素的MLS算法的正和負(fù)樣本。將SVM分類器應(yīng)用到訓(xùn)練樣本，可以得到整個集合的改變圖。

2數(shù)據(jù)集介紹和實驗設(shè)計

2?1遙感數(shù)據(jù)

在實驗中，本文采用了多種不同時間獲得的遙感圖像數(shù)據(jù)集。第1個數(shù)據(jù)集包含2006年和2007年12月獲得的高分辨率（6407×5521像素）SPOT5多光譜圖像。運用該影像數(shù)據(jù)的部分區(qū)域進行了第1和第2個實驗。第2個數(shù)據(jù)集是分別在2000年和2005年獲得的大小為492×394像素的兩幅航空圖像。

2?2預(yù)處理

遙感圖像的圖像配準(zhǔn)和輻射標(biāo)準(zhǔn)化是非常必要的預(yù)處理步驟，在本文中，不同時間的圖像數(shù)據(jù)通過配準(zhǔn)算法[19]進行自動配準(zhǔn)，配準(zhǔn)誤差小于0?5像素（RMSE）。通過使用直方圖匹配法來實現(xiàn)相對輻射校正。選擇具有大相關(guān)系數(shù)的像素作為用于輻射校正的不變類。最后，計算每波段的直方圖，并且將累積直方圖相對于參考直方圖作調(diào)整。

2?3分割和變化特征提取

在基于對象的變化檢測任務(wù)中，通常對遙感圖像進行分割，用以產(chǎn)生可以從中生成圖像對象的“區(qū)域”或超像素，從而使得遙感圖像分析對于配準(zhǔn)誤差不敏感，也對噪聲更魯棒。本文選擇Felzenszwalb和Huttenlocher[20]中提出的基于圖的分割方法來將雙時間圖像劃分為有意義的對象。在對共同配準(zhǔn)圖像作分割后，再根據(jù)Huo等提出的比較后處理獲得最終對象。

像素級變化特征圖通常稱為“差分圖像”，其可以用于共同配準(zhǔn)的多光譜圖像?D（x，y）來表示。

D（x，y）=1C·∑?C?i=1?（I?1?（i）?（x，y）-I?2?（i）?（x，y））?2（4）

對象R?j基于對象的變化幅度由D?j描述[11]：

D?j=1‖R?j‖×C·∑?C?i=1?∑（x，y）∈R?j（I?1?（i）?（x，y）-I?2?（i）?（x，y））?2（5）

其中：C為光譜帶的數(shù)量;I?1?（i）?（x，y）為在第?i?個帶的位置（x，y）處的光譜值，‖R?j‖為區(qū)域R?j內(nèi)的像素數(shù)。一般來說，只有對象級差異D?j不能足以提取?VHR?圖像中包含的變化，因此將原始光譜值相加以形成變化特征向量。

F?i=[I?（1）?1（R?i），...I?（c）?1（R?i），I?（1）?2（R?i），...I?（c）?2（R?i），D?i]（6）

3實驗結(jié)果與討論

為了驗證本文提出方法的有效性，本文使用不同時間得到的VHR圖像進行實驗。對于水平集演化，參數(shù)值的設(shè)置為與MLS算法相同[17]。本方法設(shè)置水平集模型的正則化參數(shù)?μ=0?1，時間和步長分別為?Δ?t=0?1和η=?（c?1-c?2）?2?。分辨率的數(shù)量固定為3個級別（即低、中和高）。低、中和高分辨率的迭代次數(shù)分別固定為400，200和100。在改進的MLS分割程序中，3個分辨率級別中加權(quán)系數(shù)都為0?5。閾值?T??max?和?T??min?的確定對于在SVM分類之前選擇訓(xùn)練樣本是非常重要的。如圖4所示，使用圖2中的圖像，對所提出的方法當(dāng)?T??max?在0?5～0?6之間且?T??min?在0?1～0?3之間時可以獲得良好的性能。在以下實驗中，設(shè)置?T??max?=0?5和?T??min?=0?1，采用高斯徑向基函數(shù)內(nèi)核?K?（a，b）=e?‖ a-b ‖?2?為SVM內(nèi)核模型，通過實驗參數(shù)?γ?=10。本文采用SVMlight軟件，SVM分類器包括TSVM和ISVM。為了簡化不同方法的描述，本文將MLS（MLSNC）與ISVM組合的方法命名為MLS_ISVM（MLSNC_ISVM）。ISVM_CD（TSVM_CD）表示使用具有0?3×?N?最大和最小對象特征集的樣本分別用于訓(xùn)練ISVM（TSVM）的方法，并且所有對象被分類為變化和未變化類。

第1個數(shù)據(jù)集是2006年和2007年12月獲取的高分辨率（6407×5521像素）SPOT5多光譜圖像。在拍攝時間內(nèi)一些草地變?yōu)槁懵锻恋?，一些新建筑物出現(xiàn)。選擇750×1000像素的小區(qū)域進行實驗。通過MLS和MLSNC算法獲得的變化檢測結(jié)果如圖5所示，其驗證了基于像素的方法檢測VHR圖像變化的局限性。圖5（a）顯示不同顏色的分割對象。圖5（b）和5（c）分別是ISVM_CD和TSVM_CD的結(jié)果。由圖可見，許多道路區(qū)域和建筑物被錯誤地歸類為變化區(qū)域。 MLSNC_ISVM方法給出的結(jié)果與手工標(biāo)注的較為接近。實驗表明，本文所提出的方法比MLS算法和基于SVM的分類方法效果要好。

實驗二中，本文選擇了512×512像素大小的區(qū)域，如圖6所示。在兩個不同的拍攝日期，水域和草地部分成為裸露土地。圖6（a）和（b）分別示出了MLS和改進的MLS方法的變化檢測結(jié)果。從結(jié)果中可知，兩種算法都可以檢測變化的區(qū)域。此外，通過對差分圖像應(yīng)用鄰域約束，提高了MLS抗噪聲的性能。顯然，這兩種方法會產(chǎn)生許多小的噪聲區(qū)域。MLS_ISVM和MLS_TSVM方法生成類似的結(jié)果，由于輸入數(shù)據(jù)是基于對象的，所以消除了許多噪聲區(qū)域。與上述方法相比，MLSNC_TSVM方法具有最佳的變化檢測性能。實驗證明，MLSNC和SVM的結(jié)合比MLS和SVM的結(jié)合產(chǎn)生更好的變化檢測結(jié)果。

在實驗三中本文采用了分別在2000年和2005年拍攝的航空影像，如圖7所示截取492×394區(qū)域。在拍攝圖像期間增加了幾片新建筑物。從圖7可以看出本文提出的算法結(jié)果更接近真實的變化結(jié)果。基于SVM的分類方法（ISVM_CD，TSVM_CD）產(chǎn)生更多的變化對象。與其他方法相比，MLS和MLSNC方法有更多的噪聲。在實驗中，比率等于或大于?T?max的白色物體被認(rèn)為是變化的物體（?M?L?），如圖7（j）所示用作正樣本。本文使用訓(xùn)練的SVM模型來分類所有對象，圖7（k）顯示最終的分類結(jié)果?M?S。實驗表明，本文的大多數(shù)實驗表明這樣的分類結(jié)果M?S是可行的。并提出使用M?L和M?S?的結(jié)合來改進分類結(jié)果作為最終變化的圖。圖7（i）是依據(jù)本文提出的方法所獲得的最終結(jié)果。值得注意的是，本文所提出的方法通過對所有圖像對應(yīng)用相同的水平集初始化和SVM訓(xùn)練參數(shù)可以產(chǎn)生良好的變化檢測性能，這證明了本文的檢測算法是有效的。

基于手工標(biāo)注的變化檢測結(jié)果，本文采用下面3個指標(biāo)來評價算法性能：①錯誤率（PE）;②誤報率（PF）;③漏報率（PM）。第一個指標(biāo)通常是最重要的。表1列出了對比結(jié)果，對于TSVM_CD方法，每個評價結(jié)果都比較差。對于第一數(shù)據(jù)集，確實存在許多小的變化區(qū)域，因此基于像素（MLSNC）的方法具有好的檢測性能。由于對象分割問題，地面真實圖中的小變化區(qū)域不被分割為對象，從而導(dǎo)致無法檢測出這些區(qū)域。3個實驗的結(jié)果表明，本文所提出的算法的精度明顯優(yōu)于其他兩種算法。

在實驗中，當(dāng)參數(shù)?η?設(shè)置為0時與Bazi的方法效果相同。為了引入鄰域約束本文根據(jù)變化和未變化的類的平均值自適應(yīng)地設(shè)置參數(shù)?η?。通過實驗表明這樣的參數(shù)設(shè)置更合理。對于ISVM_CD和TSVM_CD方法，本方法根據(jù)實驗和Huo等的工作[11]將參數(shù)設(shè)置為：?α?=0?3。盡管本文提出的方法與其他方法相比獲得了更好的結(jié)果，但是當(dāng)差異圖像包含不同類型的變化時，因為水平集對初始化較為敏感，它仍可能會失效。

4結(jié)語

本文提出了一種通過結(jié)合多分辨率水平集演化和SVM分類的自動變化檢測方法。通過改進水平集模型并將其應(yīng)用在像素級變化檢測中，進而選擇樣本訓(xùn)練SVM分類器。分類后，將像素級的變化檢測結(jié)果與對象級的結(jié)果相結(jié)合完成最終的變化檢測。針對VHR圖像，基于像素的水平集演化由于對象內(nèi)的差異性存在過多噪聲，而基于SVM的方法需要預(yù)先標(biāo)記訓(xùn)練樣本。本文將這兩種方法結(jié)合在一起，實驗表面可以有效提高變化檢測精度。然而，與大多數(shù)現(xiàn)有的基于對象的變化檢測方法一樣，本文所提出的方法仍然依賴于圖像分割的精度。將圖像分割成合適的有意義的對象或超像素將是本課題組未來工作的一個方向。

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