Применение морфологического проектора и суперпиксельной сегментации в задаче обнаружения структурных изменений на изображениях ДЗЗ

Abstract

Обнаружение структурных изменений на изображениях является одной из распространенных задач тематического анализа данных дистанционного зондирования Земли (ДЗЗ). Эффективным методом ее решения является использование морфологического проектора Пытьева для анализа пары разновременных изображений. Достоинством данного способа является инвариантность к глобальным линейным преобразованиям яркости изображений, которые в случае изображений ДЗЗ соответствуют различным параметрам атмосферы и значениям соотношения яркости и контраста сцены. Однако классические варианты реализации проектора Пытьева и его регуляризованные версии работают с уровнями яркости изображения без принятия во внимание пространственной связности, что не дает учесть локальные текстурные особенности изображений. Для решения данной проблемы в настоящей статье предлагается вариант реализации алгоритма обнаружения структурных изменений на основе совместного использования суперпиксельной сегментации и морфологического проектора, учитывающий свойства локальности. В статье приводятся результаты экспериментальных исследований предложенного алгоритма обнаружения изменений и алгоритма на основе морфологического проектора Пытьева для серии синтезированных и реальных изображений ДЗЗ при различных уровнях отношения сигнал/шум и виньетировании входных изображений. Detection of structural changes in images is one of the important tasks of remote sensing data (RSD) thematic analysis. The effective way to solve this task is using the Pyt'ev’s morphological projector to analyse the pair of images acquired on different dates. The main advantage of this method is its invariance to global brightness transformations, which in the case of remote sensing images correspond to different parameters of the atmosphere and to the different values of brightness-contrast ratio of the scene. However, the classical Pyt'ev’s morphological projector and its regularized versions do not take into account spatial connectivity; as a result, they ignore textural features of images. We suggest the algorithm of structural changes detection based on superpixel segmentation and morphological projector that account for local characteristics. This paper also presents the experimental results of the proposed method of structural changes detection for a set of synthesized and real remote sensing images at different values of signal-to-noise ratio and vignetting of input images and the comparison of it with the method based on the classical Pyt'ev’s morphological projector.