本公开涉及用于改进图像配准工具以及使用地貌算法来指定两个地理配准图像(georegisteredimage)之间具有高变化概率的区域的方法和设备。
背景技术：
技术实现要素：
示例性实施方式提供一种用于检测地理空间影像的变化的方法。该方法可包括操作成像设备以获得单个位置的两个图像。该方法可进一步包括在处理器处接收该两个图像。该方法可进一步包括由处理器标准化两个图像的可见频带和近红外频带。该方法可进一步包括由处理器配准两个图像。该方法可进一步包括由处理器将两个图像的对应像素划分为具有坡度的第一组和没有坡度的第二组。该方法可进一步包括由处理器比较坡度分组以确定哪些对应像素具有大于预定阈值的变化概率。该方法可进一步包括由处理器基于坡度分组的比较创建矢量多边形以表示两个图像中的变化区域。该方法可进一步包括在与处理器通信的显示设备上显示配准图像以及表示高于阈值的变化概率的多边形。
示例性实施方式提供一种替代方法。替代方法包括操作至少一个设备以获得位置的第一光学图像和位置的第二光学图像。替代方法还可包括利用处理器标准化第一光学图像以形成标准化的第一图像，并且标准化第二光学图像以形成标准化的第二图像。替代方法还可包括由处理器针对第一标准化图像和第二标准化图像执行图像匹配以生成矢量控制。替代方法还可包括由处理器执行第一标准化图像与第二标准化图像的配准，其中，形成配准图像。替代方法还可包括由处理器自第一标准化图像计算第一坡度图像以及自第二标准化图像计算第二坡度图像。替代方法还可包括由处理器基于第一阈值，将第一坡度图像细化为第一组二进制值，并且基于第二阈值将第二坡度图像细化为第二组二进制值。替代方法还可包括由处理器将第一坡度图像和第二坡度图像相加，其中，第三组值生成为具有0、1或2的值。替代方法还可包括由处理器将所有二的值改变为0，其中，第四组值被创建为是0或1。替代方法还可包括此后，由处理器在具有值1的一组像素周围创建的多边形。替代方法还可包括在与处理器通信的显示设备上显示配准图像以及表示高于阈值的变化概率的多边形。
示例性实施方式还提供一种系统。该系统包括至少一个成像设备，该至少一个成像设备被配置为拍摄位置的第一光学图像和位置的第二光学图像。系统还包括与至少一个成像设备通信的计算机，该计算机包括与非临时性计算机可读存储介质通信的处理器。该非临时性计算机可读存储介质存储程序代码，该程序代码在由处理器执行时，被配置为标准化第一光学图像以形成第一标准化图像并且标准化第二光学图像以形成第二标准化图像。程序代码进一步被配置为针对第一标准化图像和第二标准化图像的执行图像匹配以生成矢量控制。程序代码进一步被配置为执行第一标准化图像与第二标准化图像的配准，其中，形成配准图像。程序代码进一步被配置为自第一标准化图像计算第一坡度图像和自第二标准化图像计算第二坡度图像。程序代码进一步被配置为基于第一阈值将第一坡度图像细化为第一组二进制值，并且基于第二阈值将第二坡度图像细化为第二组二进制值。程序代码进一步被配置为将第一坡度图像和第二坡度图像相加，其中，第三组值生成为具有0、1或2的值。程序代码进一步被配置为将所有2的值改变为0，其中，第四组值创建为是0或1。程序代码进一步被配置为此后，在具有值1的一组像素周围创建多边形。系统还包括与处理器通信的显示设备，该显示设备被配置为显示具有多边形的配准图像。
附图说明
所附权利要求中阐述了被认为是示例性实施方式的特性的新颖性特征。然而，当结合附图阅读时，通过参考本公开的示例性实施方式的以下详细描述，将充分理解示例性实施方式以及使用的优选模式及其进一步的目标和特征，其中：
图1是根据示例性实施方式的用于发现一位置的两个地理空间图像的变化区域的过程的流程图的一部分；
图2是根据示例性实施方式的用于发现一位置的两个地理空间图像的变化区域的过程的流程图的一部分；
图3是根据示例性实施方式的用于发现一位置的两个地理空间图像的变化区域的过程的流程图的一部分；
图4是根据示例性实施方式的用于发现一位置的两个地理空间图像的变化区域的过程的流程图的一部分；
图5是根据示例性实施方式的用于发现一位置的两个地理空间图像的变化区域的过程的流程图的一部分；
图6是根据示例性实施方式的用于发现一位置的两个地理空间图像的变化区域的过程的流程图的一部分；
图7是根据示例性实施方式的用于发现一位置的两个地理空间图像的变化区域的过程的替代流程图；
图8是根据示例性实施方式的用于发现一位置的两个地理空间图像的变化区域的过程的替代流程图；
图9是根据示例性实施方式的用于发现一位置的两个地理空间图像的变化区域的系统的框图；以及
图10示出根据示例性实施方式的数据处理系统。
具体实施方式
示例性实施方式认识并考虑到现有的变化检测工具倾向于尝试分离已变化的像素，而不是确定图像的变化区域。通常，现有的自动图像配准工具或图像匹配工具倾向于具有非常狭窄的工作条件。例如，这些工具通常需要图像已处于非常接近的对齐。本文描述的示例性实施方式的标准化预处理去除阴影效果、增强对比度并补偿光谱特性的一些变化，其简化了在图像配准或图像匹配过程中有时施加的严格条件。示例性实施方式进一步认识并考虑到大多数现有图像变化检测解决方案包括不期望的多个假阳性变化指定或方向。示例性实施方式进一步认识并考虑到地理空间影像有时并不需要定期重拍，因为不知道所提供的图像是否已从先前拍摄图像改变。以全分辨率重拍这些图像是昂贵的。
示例性实施方式解决了这些和其他问题。例如，与使用单个已知图像变化检测技术相比，在实践中，示例性实施方式的过程产生更少的假阳性。示例性实施方式可通过指出两个地理配准图像之间的具有高变化概率的区域，来使现有图像配准工具和地貌算法工作得更好。示例性实施方式解决了指定时间上分离的图像对之间的已改变区域的问题。此外，示例性实施方式使用改进现有图像匹配算法的配准的预处理。
示例性实施方式将电光影像处理为地形，并且计算像素值之间的斜率以确定区域是粗糙的还是光滑的。随后，示例性实施方式可将图像加起来以生成图像上的给出区域表示变化还是未变化的是/否方案。
换句话说，示例性实施方式可计算两个图像中的单个像素的上升，并且确定该像素中是否存在坡度。随后，根据像素的变化可能性来合并和分类像素。因此，示例性实施方式提供了确定图像中的哪些地面区段具有这种改变使得只有在需要时才会重拍额外图像的一种系统和技术。
再换句话说，示例性实施方式可创建用于两个图像的像素的地形图。以二进制方式(无坡度/有坡度)计算并分类每个像素的坡度。随后，地形像素图被合并以确定哪些像素具有良好的变化概率。随后，变化像素被输出并用于创建表示应重拍图像的区域的多边形矢量。
示例性实施方式的技术效果在于：它们提高了检测地理配准图像中的对象的效率。以此方式，节约了处理资源，并且图像管理的总体过程更高效，由此提高处理图像的计算机的效率。
图1是根据示例性实施方式的用于发现一位置的两个地理空间图像的变化区域的过程的流程图的一部分。方法100可用于发现单个位置的至少两个地理配准图像中的变化区域。在图1中仅部分示出方法100；方法100作为整体示出为图1至图6的组合。可使用数据处理系统(诸如，图10所示的数据处理系统1000)来实现方法100。从图1至图6的方法100应被视为整体，因为方法100将过程连接到一起，并且以相对于先前图像识别技术的新型和创新的方式使用坡度计算。方法100可被称为标准化变化概率的算法，因为方法100可用于发现两个地理配准图像之间的变化。
图1表示方法100中的第一操作。具体地，图1指的是方法100的操作102，在操作102中，执行计算以标准化相同位置的两个图像。具体地，使用近红外或红外频带的第二图像来标准化可见频带的图像。
因为对两个图像进行了标准化，所以图像更易于进行直接比较。此外，标准化增加了对比度，这提高了图2的操作200中的成功配准步骤的效率。该过程的一个副产物在于，可使用从配准过程生成的控制，来对非标准化的新图像与标准化图像进行配准。
标准化技术的实例包括使用标准化差异植被指数(ndvi)来使用近红外(nir)标准化红色频带。标准化技术的另一实例是使用绿色标准化差异植被指数(gndvi)来按类似方式使用近红外(nir)标准化绿色频带。ndvi式子的实例是：
(image1_nir–image1_red)/(image1_nir+image1_red)
如本文使用的，“可见频带”对应于人类可感知为红色、绿色或蓝色的光波长，并且因此通常在大约400纳米至大约700纳米之间。如本文使用的，“近红外”(nir)指的是在大约700纳米至大约5000纳米之间的光波长。
返回图1，操作102可包括大量子操作。处理器可接收第一图像(操作104)和第二图像(操作106)。这些操作可串行或并行执行，尽管在方法100的背景下，这些操作被示出为并行进行。
相对于第一图像，确定第一图像可见频带(操作108)，并且确定第一图像近红外频带图像(操作110)。再次，这些操作可串行或并行执行，但是示出为并行执行。此后，通过将近红外频带与可见频带之间的差除以近红外频带和可见频带的和，而将可见频带标准化为近红外频带，来执行操作(操作112)。然而，可执行其他标准化技术。在任何情况下，形成第一标准化图像(操作114)。
相对于第二图像，在操作106之后，确定第二图像可见频带(操作116)，并且确定第二图像近红外频带图像(操作118)。再次，这些操作可串行或并行执行，但是示出为并行执行。此后，如上所述，执行操作以将可见频带标准化为近红外频带(操作120)。然而，可执行其他标准化技术。在任何情况下，形成第二标准化图像(操作122)。
图2是根据示例性实施方式的用于发现一位置的两个地理空间图像的变化区域的过程的流程图的一部分。方法100可用于发现单个位置的至少两个地理配准图像之间的变化区域。在图2中仅部分示出方法100；方法100作为整体示出为图1至图6的组合。可使用数据处理系统(诸如，图10所示的数据处理系统1000)来实现方法100。
图1表示方法100中的第二操作。具体地，图2指的是方法100的操作200，在操作200中，执行图像匹配和配准以及矢量控制生成。在操作202中执行图像匹配，并且在操作204中执行配准。
注意力首先转向图像匹配(操作202)。操作202的输入是来自操作102的单频带标准化图像，并且操作202的输出是矢量控制。每个矢量包括两个坐标：第一图像上的位置的“源坐标(fromcoordinate)”以及第二图像上的与第一图像中的坐标相对应的位置的“目的坐标(tocoordinate)”。使用控制以配准原始图像。配准算法应生成一个或多个控制矢量。
从图1的操作114和操作122继续，第一标准化图像和第二标准化图像被提供至执行图像匹配的处理器(操作206)。结果是配准控制(操作208)，该配准控制用于在操作204中执行的图像配准。此外，如图3所示，生成配准的第二标准化图像(操作210)，该第二图像用在方法100的操作300中。
现在转向操作204中的图像配准，两个图像彼此配准。例如，扭曲功能(warpfunctionality)可使用来自操作202的控制矢量，以便将原始图像(第二图像)的位置变换或配准或校正为与标准化图像相反。可使用多次配准来分阶段进行配准，只要控制以可接受顺序应用，诸如升序多项式。
从图1的操作106(接收第二图像)继续并且进一步基于来自操作208中生成的配准控制的输入，处理器可配准第二图像的所有频带(操作212)。因此，第二图像与第一图像共同配准(操作214)。
图3是根据示例性实施方式的用于发现一位置的两个地理空间图像的变化区域的过程的流程图的一部分。方法100可用于发现单个位置的至少两个地理配准图像的变化区域。在图3中仅部分示出方法100；方法100作为整体示出为图1至图6的组合。可使用数据处理系统(诸如，图10所示的数据处理系统1000)来实现方法100。
图3表示方法100中的第三操作。具体地，图3指的是方法100的操作300，在操作300中，得到坡度图像。
在操作300中，图像可以处理为地形。因此，处理器可以针对每个像素计算第一图像和第二图像之间的百分比上升。注意，如下面进一步描述的那样，对每个图像独立地计算坡度，然后坡度重新分类和相加。该操作对单频带标准化图像(第一标准化图像和第二标准化图像)中的每个进行操作。操作300的输出是在0到1之间的范围内的一组浮点(十进制)值，其中，1表示为100％。该操作显示图像中的区域内拥挤、粗糙度或变化的程度。
返回至图3，操作300可包括使用来自第一标准化图像的像素百分比上升来计算第一坡度图像(操作302)。该操作的结果在于创建第一坡度图像(操作304)。在图4所示的方法100的操作400期间使用该结果。
同时或并行地，操作300还可包括使用来自第二标准化图像的像素百分比上升来计算第二坡度图像(操作306)。该操作的结果在于创建第二坡度图像(操作308)。在图4所示的方法100的操作400期间使用该结果。
图4是根据示例性实施方式的用于发现一位置的两个地理空间图像中的变化区域的过程的流程图的一部分。方法100可用于发现在单个位置的至少两个地理配准图像中的变化区域。方法100在图4中仅部分示出；方法100作为整体在图1至图6的组合中示出。方法100可以使用数据处理系统(诸如图10中所示的数据处理系统1000)实现。
图4表示方法100中的第三操作。具体地，图4是指方法100的操作400，在操作400中，对两个坡度图像的像素进行过滤和细化。
在操作400中，使用阈值将两个坡度图像的值分为二进制值。因此，第一坡度图像和第二坡度图像中的每个中的每个值被赋予0或1的值，相应地表示坡度和非坡度的值。示例性阈值可以是两个坡度图像的相应像素之间的标准偏差或简单平均值，但可以使用其他方法。
再次，给坡度的值分配1，给非坡度的值分配0。坡度的值指示区域中存在对象(可能代表植物、建筑物、汽车及其他)。非坡度的值将指示区域中很少或没有对象(并且可能表示停车场、户外，地面及其他)。可以对两个坡度图像中的像素进行主要分析以聚合和细化结果。因此，图像中的噪声降低。
返回图4，在图3的操作304中得到的第一坡度图像中的值基于第一阈值分成0和1的值之间的两组(操作402)。此后，处理器可以执行主要分析和聚合以减少产生的所处理的第一坡度图像中的噪声(操作404)。在图5所示的方法100的操作500中使用该结果。
并行或串行地，在图3的操作308中得到的第二坡度图像中的值基于第二阈值分成0和1的值之间的两组(操作406)。尽管为了清楚起见这些阀值命名不同，第一阀值和第二阀值可以是相同的值。然而，如果有利的话，第一阀值和第二阈值不必相同。在任何情况下，此后，处理器可以执行主要分析和聚合以减少产生的所处理的第二坡度图像中的噪声(操作408)。在图5所示的方法100的操作500中使用该结果。
图5是根据示例性实施方式的用于发现一位置的两个地理空间图像中的变化区域的过程的流程图的一部分。方法100可用于发现在单个位置的至少两个地理配准图像中的变化区域。方法100在图5中仅部分示出；方法100作为整体示出在图1至图6的组合中。方法100可以使用数据处理系统(诸如图10中所示的数据处理系统1000)实现。
图5表示方法100中的第五操作。具体地，图5是指方法100的操作500，在操作500中，将两个处理的坡度图像相加在一起并将像素重新分类。
处理的第一坡度图像和处理的第二坡度图像中的每个对应值相加在一起(操作502)。结果是由第三组值表示的单个组合坡度图像，第三组值中全部为0、1或2中的一者。例如，如果第一坡度图像中的像素的具体值为1，并且第二坡度图像中的该像素的对应值也为1，则产生的值为2。同样地，如果第一坡度图像或第二坡度图像中的像素的具体值为1，并且另一坡度图像中的该像素的对应值为0，则产生的值为1。同样地，如果第一坡度图像中的像素的具体值为0，并且第二坡度图像中的该像素的对应值也为0，则产生的值为0。
然后，将所产生的组合坡度图像重新分类(操作504)，结果用于方法100的操作600，如图6所示。在该重新分类中，两个的所有值变为0。假设如果两个坡度图像中的对应像素是1(这导致组合的坡度图像中的值为2)，则图像基本上不变化。因此，假设正在记录相同的对象，并且像素不表示对象的边界。因此，值2被重新分类为值0，以指示图像中几乎没有或没有变化的概率。
组合坡度图像中0和1的另一值保持不变。假设在具有0的组合值的像素中没有感兴趣的对象。还假设表示两个图像中的相应像素之间的坡度变化的值1表示感兴趣对象的可能边界。
图6是根据示例性实施方式的用于发现一位置的两个地理空间图像中的变化区域的过程的流程图的一部分。方法100可用于发现在单个位置的至少两个地理配准图像中变化的区域。方法100仅部分显示在图6中；方法100作为整体在图1至图6的组合中示出。方法100可以使用数据处理系统(诸如图10中所示的数据处理系统1000)实现。
图6表示方法100中的第六操作。具体地，图6是指方法100的操作600，在操作600中，生成、细化并且然后显示多边形矢量。多边形矢量围绕可能的感兴趣对象绘制，以便将它们突出显示给用户。在示例性实施方式中，多边形矢量可以对图像中的具有变化概率的区域采用圆形形式。
基于在图5的操作504中得到的重新分类的组合坡度图像，对重新分类的组合坡度图像中具有值1的像素进行分组和输出。自此，创建、撤销(dissolve，渐隐)和重新创建边界多边形以聚合彼此接触的变化区域。最终输出可以是原始图像中的区域周围的圆形或其他形状多边形，原始图像中的区域表示具有高变化概率的区域，从而表示可能的感兴趣对象。概率的大小可以由多边形内的区域以地图单位来定义。
换句话说，在操作600中，处理器可以将组合的坡度图像从光栅格式转换成多边形矢量格式。处理器可以使用多边形矢量数据以在值为1的所有邻近多边形上创建界定圆，表示变化的概率。然后，处理器可以撤销邻近或重叠的界定圆，并创建新的界定圆。这个过程导致了具有变化概率的区域上的圆。变化的大小被定义为每个圆的面积。换言之越大的圆包含越大的变化概率。结果可以与原始图像相关，然后与经由显示设备呈现给用户的具有带圆区域的图像相关。
返回到图6，根据从操作504得出的组合重新分类坡度图像，处理器可以在组合重新分类坡度图像内输出值1的组，以创建多边形(操作602)。然后在操作604处执行附加过程。具体地，处理器可以执行多边形的界定(操作604a)，然后可以撤销多边形(操作604b)并再次界定(操作604c)。操作604的该过程可以重复直至最后多边形聚合。同时地，操作604中的子操作可认为是细化多边形矢量。
然后，在显示设备上显示最后的多边形(操作606)。这些多边形可以在操作200中配准到一个或两个原始图像或配准图像，并且显示以使得用户可以看到由多边形界定的可能的感兴趣对象。在任何情况下，该过程可在此之后终止。
图7是根据示例性实施方式的用于发现一位置的两个地理空间图像中的变化区域的过程的替换流程图。方法700可用于发现在单个位置的至少两个地理配准图像中的变化区域。方法700可以使用数据处理系统(诸如图10中所示的数据处理系统1000)实现。方法700可以表征为用于检测地理空间图像变化的方法。
方法700可以开始于操作成像设备以获得单个位置的两个图像(操作702)。该操作可以由处理器命令，或者可以由操作成像设备的人手动执行。在示例性实施方式中，“操作成像设备”可以是操作成像设备以获取图像。在替换的示例性实施方式中，两个图像可以本地或经由诸如web服务的网络地从存储器中获得。因此，示例性实施方式不必需要成像设备(诸如照相机)的操作。
接下来，处理器可以接收两个图像(操作704)。然后，处理器可以对两个图像的可见频带和近红外频带进行标准化(操作706)，并且可以配准两个图像(操作708)。
然后，处理器可以将两个图像的相应像素分成具有坡度的第一组和没有坡度的第二组(操作710)。然后，处理器可以比较坡度分组以确定哪些对应的像素具有大于预定阈值的变化概率(操作712)。
然后，处理器可以基于比较坡度分组来创建矢量多边形，以指示两个图像中的变化区域(操作714)。然后，处理器可以在与处理器通信的显示设备上显示两个图像中的变化区域(操作716)。换言之，处理器可使配准图像和表示高于阈值的变化概率的多边形在显示设备上显示。阈值可以是用户或其他一些自动处理确定的“高概率”的值。然而，阈值可以是由用户或自动处理确定的任何值。过程可以在此后终止。
方法700可以进行变化并且可以包含更多或更少操作，或者不同的操作。例如，可以使用图形路径方法执行配准。在另一实例中，坡度分组可以仅为二进制，仅由第一组和第二组组成。
在扩展方法中，方法700还可以包括使用成像设备重新获取包括变化区域的第三图像；并且使用第三图像重复选择、标准化、配准、划分、比较和创建两个图像中的至少一个。这个概念的实例，示例性实施方式预期使用中或低空间分辨率(通常约5米至约30米)的存档镜头和新镜头，与使用高分辨率图像相比，中或低空间分辨率使用显著较少的资源。因此，示例性实施方式允许识别中或低空间分辨率图像的变化，然后仅使用资源密集型高分辨率成像设备获取改变的区域。接下来，高分辨率图像(约1米及以下)可以经历针对高分辨率存档图像的变化概率检测过程。结果只示出在高分辨率图像中改变的区域。因此，示例性实施方式不必局限于上述具体实例。
图8是根据示例性实施方式的用于发现一位置的两个地理空间图像中的变化区域的过程的替换流程图。方法800可用于发现在单个位置的至少两个地理配准图像中的变化区域。方法800可以使用数据处理系统(诸如图10中所示的数据处理系统1000)实现。方法800可以表征为图像处理的方法。
方法800可以开始于操作成像设备以获取单个位置的两个图像(操作802)。该操作可以与图7的操作702相似。该操作可以由处理器命令，或者可以由操作成像设备的人手动执行。
然后，处理器可以对第一光学图像进行标准化以形成第一标准化图像并且对第二光学图像进行标准化以形成第二标准化图像(操作804)。然后，处理器可以执行第一标准化图像和第二标准化图像的图像匹配以产生矢量控制(操作806)。然后，处理器可以执行第一标准化图像与第二标准化图像的配准，其中，形成配准的图像(操作808)。
接下来，处理器可以从第一标准化图像计算第一坡度图像和从第二标准化图像计算第二坡度图像(操作810)。然后，处理器可以基于第一阈值将第一坡度图像细化为第一组二进制值，并且基于第二阈值将第二坡度图像细化为第二组二进制值(操作812)。
然后，处理器可以使第一坡度图像和第二坡度图像相加，其中，产生具有0、1或2的值的第三组值(操作814)。接下来，处理器可以将所有值2改变为0，其中，创建为0或1的第四组值(操作816)。
此后，处理器可以在具有值1的像素组周围创建多边形(操作818)。然后，处理器可以使处理器在与处理器通信的显示设备上显示配准图像和表示高于阈值的变化概率的多边形(操作820)。更简单地说，处理器可以使具有多边形的配准图像显示在显示设备上。过程可以在此后终止。
方法800可以进行改变并且可以包含更多或更少操作，或者不同的操作。例如，第一光学图像可以是第一可见频带图像和第一近红外频带图像中的一者，并且第二光学图像可以是第二可见频带图像和第二近红外频带图像中的一者。
在另一实例中，通过计算第一标准化图像中的每个像素的百分比上升来得出第一坡度图像，并且通过计算第二标准化图像中的每个像素的百分比上升得出第二坡度图像。在这种情况下，计算第一坡度图像的第一结果产生第一组值，其中，第一组值中的每个最初在0和1之间的范围内，并且计算第二坡度图像的第二结果导致第二组值，其中，第二组值中的每个在0和1之间的范围内。此外，细化第一坡度图像可包括基于第一阈值将第一组值转换为0或1，并且其中，细化第二坡度图像包括基于第二阈值将第一组值转换为0或1。更进一步地，坡度1可以指示第一光学图像或第二光学图像中的第一变化区域，并且坡度0可以指示第一光学图像或第二光学图像中的第二无变化区域。
在又一实例中，细化可包括对所有像素执行主要(majority)分析以聚合结果。在另一实例中，多边形可以界定具有像素变化的区域，从而指示可能存在感兴趣的对象。
在扩展方法中，创建多边形的方法800可包括将配准的图像转换成用于该组像素的矢量数据；将光栅数据转换成用于该像素组的多边形矢量数据；并在多边形上创建界定圆。在这种情况下，存在多个多边形，其中，针对多个多边形中的每个，重复转换配准图像、转换光栅数据以及创建界定圆。在该情况下，方法800可以进一步包括撤销邻近的或者重叠的界定圆。
在另一变型中，多边形的面积可以指示该区域的变化概率的大小。因此，示例性实施方式不必受上述具体实例的限制。
图9是根据示例性实施方式的用于发现一位置的两个地理空间图像中的变化区域的系统的框图。系统900可用于发现在单个位置的至少两个地理配准图像中的变化区域。系统900可以实现为图10中示出的数据处理系统1000。
系统900可包括至少一个成像设备902。至少一个成像设备902可以被配置为拍摄一位置的第一光学图像和该位置的第二光学图像。
系统900还可以包括与至少一个成像设备902通信的计算机904。计算机904包括与非临时性计算机可读存储介质908通信的处理器906。非临时性计算机可读存储介质908可以存储程序代码910，在由处理器执行时，该程序代码被配置为执行方法。
程序代码包括用于对第一光学图像进行标准化以形成第一标准化图像并且对第二光学图像进行标准化以形成第二标准化图像的程序代码。程序代码还包括用于执行第一标准化图像和第二标准化图像的图像匹配以产生矢量控制的程序代码。
程序代码还包括用于执行第一标准化图像与第二标准化图像的配准的程序代码，其中，形成配准图像。程序代码还包括用于自第一标准化图像计算第一坡度图像和自第二标准化图像计算第二坡度图像的程序代码。
程序代码还包括用于基于第一阈值将第一坡度图像细化为第一组二进制值，并且基于第二阈值将第二坡度图像细化为第二组二进制值的程序代码。程序代码还包括用于使第一坡度图像和第二坡度图像相加的程序代码，其中产生具有0、1或2的值的第三组值。
程序代码还包括用于所有值2改变为0的程序代码，其中，创建0或1的第四组值。程序代码还包括随后围绕具有值1的像素组创建多边形的程序代码。
系统900还包括与处理器906通信的显示设备912。如上所述，显示设备912可以被配置为显示配准图像和表示变化概率高于阈值的多边形。
系统900可以改变。例如，第一光学图像可包括第一可见频带图像和第一近红外频带图像中的一者，并且第二光学图像可包括第二可见频带图像和第二近红外频带图像中的一者。
在另一实例中，程序代码910可以配置为使得通过计算第一标准化图像中的每个像素的百分比上升来得出第一坡度图像，并且通过计算第二标准化图像中的每个像素的百分比上升得出第二坡度图像。在这种情况下，程序代码910可以配置为使得计算第一坡度图像的第一结果产生第一组值，其中，第一组值中的每个最初在0和1之间的范围内，并且其中，计算第二坡度图像的第二结果导致第二组值，其中，第二组值中的每个在0和1之间的范围内。此外，程序代码910可以配置为使得细化第一坡度图像包括基于第一阈值将第一组值转换为0或1，并且其中，细化第二坡度图像包括基于第二阈值将第一组值转换为0或1。因此，示例性实施方式不必受上述具体实例的限制。
现在转向图10，根据示例性实施方式描述数据处理系统的示意图。图10中的数据处理系统1000是可以用于实现示例性实施方式(如在图1到图6中示出的这样的方法100、以及在图7和图8中示出的方法)的数据处理系统的实例。数据处理系统1000还可以用作关于图9描述的处理器或计算机。
在该示例性实例中，数据处理系统1000包括通信结构1002，其提供处理器单元1004、存储器1006、永久性存储器1008、通信单元1010、输入/输出(i/o)单元1012与显示器1014之间的通信。
处理器单元1004用于执行可以加载到存储器1006中的软件的指令。该软件可以是相关联的存储器、内容可寻址存储器、或者用于实现本文中其它地方描述的过程的软件。因此，例如，加载到存储器1006中的软件可以是用于执行图11的方法1100、图12的方法1200或者用于实现以上关于图4到图8描述的六个步骤的软件。处理器单元1004可以是多个处理器、多核处理器或一些其他类型的处理器，这取决于特定实施方式。本文中参照项目所使用的“多个”指一项或者多项。此外，可以利用其中主处理器与次处理器存在单一芯片上的多个不同种类的处理器系统来实施处理器单元1004。作为另一示例性实例，处理器单元1004可以是包含相同类型的多个处理器的对称多处理器系统。
存储器1006和永久性存储器1008是存储设备1016的实例。存储设备是能够临时性和/或永久性存储例如但不限于数据、函数形式的程序代码、和/或其他合适信息的信息的任一件硬件。在这些实例中，存储设备1016还可被称为计算机可读存储设备。在这些实例中，存储器1006可以是例如随机存取存储器或任何其他合适的易失性或非易失性存储设备。永久性存储器1008可以采用各种形式，这取决于特定的实施方式。
例如，永久性存储器1008可包含一个或多个组件或装置。例如，永久性存储器1008可以是硬盘驱动器、闪存、可重写光盘、可重写磁带或上述的一些组合。永久性存储器1008所使用的介质还可是可移除的。例如，可移动硬盘驱动器可以用于永久性存储器1008。
在这些实例中，通信单元1010提供与其他数据处理系统或者设备的通信。在这些实例中，通信单元1010是网络接口卡。通信单元1010可通过使用物理通信链路或者无线通信链路或者物理和无线通信链路两者来提供通信。
输入/输出(i/o)单元1012允许利用可以连接至数据处理系统1000的其他设备输入和输出数据。例如，输入/输出(i/o)单元1012可提供连接以用于用户通过键盘、鼠标、和/或某一其他合适的输入设备进行输入。此外，输入/输出(i/o)单元1012可将输出发送至打印机。显示器1014提供机构以显示信息给用户。
用于操作系统、应用、和/或程序的指令可位于存储设备1016中，存储设备1016通过通信结构1002与处理器单元1004通信。在这些示例性实例中，指令以函数形式存在于永久性存储器1008上。这些指令可被加载到存储器1006中，以由处理器单元1004执行。处理器单元1004可以通过使用计算机实施的指令来执行不同实施方式的过程，其中计算机实施的指令可以位于存储器中，诸如，存储器1006。
这些指令被称为可以由处理器单元1004中的处理器读取和执行的程序代码、计算机可用程序代码，或者计算机可读程序代码。不同实施方式中的程序代码可被实施在诸如存储器1006或者永久性存储器1008的不同的物理或者计算机可读存储介质上。
程序代码1018以函数形式位于可选择性地移除并且可被加载到或者转移至数据处理系统1000以由处理器单元1004执行的计算机可读介质1020上。在这些实例中，程序代码1018和计算机可读介质1020构成计算机程序产品1022。在一个实例中，计算机可读介质1020可以是计算机可读存储介质1024或者计算机可读信号介质1026。例如，计算机可读存储介质1024可包括光盘或者磁盘，其被插入到或者放置到驱动器或者其他设备(为永久性存储器1008的一部分)以用于转移至诸如硬盘驱动器的存储设备(为永久性存储器1008的一部分)。计算机可读存储介质1024还可采用诸如硬盘驱动、拇指驱动、或者闪存的连接至数据处理系统1000的永久性存储器形式。在一些实例中，计算机可读存储介质1024不可从数据处理系统1000中移除。
可替换地，可利用计算机可读信号介质1026将程序代码1018转移至数据处理系统1000。计算机可读信号介质1026可以是例如包含程序代码1018的传播的数据信号。例如，计算机可读信号介质1026可以是电磁信号、光学信号、和/或任何其他合适类型的信号。可以通过诸如无线通信链路、光纤电缆、同轴电缆、配线、和/或任何其他合适类型的通信链路的通信链路传输这些信号。换言之，在示例性实例中，通信链路和/或连接可以是物理或者无线的。
在一些示例性实例中，可经由网络将程序代码1018从另一设备下载至永久性存储器1008或者通过计算机可读信号介质1026从数据处理系统将程序代码1018下载至永久性存储器1008以在数据处理系统1000中使用。例如，可经由网络从服务器将存储在服务器数据处理系统中的计算机可读存储介质中的程序代码下载至数据处理系统1000。提供程序代码1018的数据处理系统可以是服务器计算机、客户端计算机、或者能够存储和传输程序代码1018的一些其他设备。
示出的有关数据处理系统1000的不同部件并不意在对其中可以实现不同实施方式的方式提供架构限制。不同的示例性实施方式可以在包括除针对数据处理系统1000示出的部件之外或者取代针对数据处理系统示出的部件的数据处理系统中实现。图10中示出的其他部件可以根据所示出的示例性实例而变。可以使用能够运行程序代码的任何硬件设备或者系统实现不同的实施方式。作为一种实例，数据处理系统可包括与无机组件集成的有机组件和/或可整体包括除人类之外的全部有机组件。例如，存储设备可包括有机半导体。
在另一示例性实例中，处理器单元1004可以为具有出于特殊用途而制造或者配置的电路的硬件单元形式。这种类型的硬件可执行各种操作，而不需要从被配置为执行操作的存储设备将程序代码加载到存储器中。
例如，当处理器单元1004为硬件单元形式时，处理器单元1004可以是电路系统、专用集成电路(asic)、可编程逻辑设备、或者被配置为执行多种操作的以一些其他合适类型的硬件。成像设备被配置为通过可编程逻辑设备执行多种操作。该成像设备可在随后时间内被重新配置或者可永久性地被配置为执行多种操作。例如，可编程逻辑设备的实例包括可编程逻辑阵列、可编程阵列逻辑、现场可编程逻辑阵列、现场可编程门阵列、以及其他合适的硬件设备。在这种类型的实施方式中，因为在硬件单元中实施用于不同实施方式的处理，所以可以省去程序代码1018。
在又一示例性实例中，可以使用在计算机和硬件单元中建立的处理器的组合来实施处理器单元1004。处理器单元1004可具有被配置为运行程序代码1018的多个硬件单元和多个处理器。在此描述实例中，可以在多个硬件单元中实施这些处理中的一些，而可以在多个处理器中实施其他处理。
作为另一个实例，数据处理系统1000中的存储设备是可以存储数据的任意硬件设备。存储器1006、永久性存储器1008、以及计算机可读介质1020是有形形式的存储设备的实例。
在另一实例中，总线系统可以被用来实施通信结构1002并且总线系统可包括诸如系统总线或者输入/输出总线的一个或者多个总线。当然，可以使用提供用于在附接至总线系统的不同部件或者设备之间进行数据传输的任何合适类型的架构来实施总线系统。另外，通信单元可以包括用于发送与接收数据的一个或多个设备，诸如，调制解调器或网络适配器。此外，例如，存储器例如可以是存储器1006或高速缓存存储器，诸如可以在出现在通信结构1002的接口和存储控制器集线器中建立。
数据处理系统1000还可以包括关联存储器1028。关联存储器1028可以与通信结构1002通信。关联存储器1028还可以与存储设备1016通信或者在一些示例性实施方式中被认为是存储设备1016的一部分。虽然示出了一个关联存储器1028，但可以存在附加关联存储器。
如本文中使用的，术语“关联存储器”指的是多个数据和多个数据中的多个关联。多个数据和多个关联可以存储在非临时性计算机可读存储介质中。多个数据可以收集到相关联的组中。除了多个数据中的直接相关之外，关联存储器可被配置为基于多个数据中的至少间接关系进行查询。因此，关联存储器可被配置为仅基于直接关系、仅基于最小间接关系、以及基于直接关系和最小间接关系的组合进行查询。关联存储器可以是内容可寻址存储器。
不同的示例性实施方式可以采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或包含硬件和软件元素的实施例的形式。用软件实施一些实施方式，其包括但不限于诸如固件、常驻软件、以及微编码的形式。
此外，不同的实施方式可以采用从提供计算机或执行指令的任何设备或系统使用或与其连接的程序码的计算机可用或计算机可读介质可访问的计算机程序产品的形式。为了本公开的目的，计算机可用或计算机可读介质通常可以是任何可包含、存储、通信、传播或传输指令执行系统、装置或设备使用或与其连接的程序的任何有形装置。
计算机可用的或计算机可读介质可以是例如不限于电子、磁性、光学、电磁、红外或半导体系统、或传播介质。计算机可读介质的非限制性实例包括半导体或固态存储器、磁带、可移动计算机软磁盘、随机存取存储器(ram)、只读存储器(rom)、硬磁盘和光盘。光盘可以包括光盘只读存储器(cd-rom)、光盘读取/写入(cd-r/w)、以及dvd。
此外，计算机可用的或计算机可读介质可以包含或存储计算机可读或计算机可用程序代码使得当在计算机上执行计算机可读或计算机可用程序代码时，该计算机可读或计算机可用程序代码的执行使得计算机通过通信链路发送另一计算机可读或计算机可用程序代码。该通信链路可以使用介质，即，例如但不限于物理或无线。
适合于存储和/或执行计算机可读或计算机可用程序代码的数据处理系统将会包括通过通信结构(诸如，系统总线)直接或间接耦接至存储元件的一个或多个处理器。存储元件可以包括在程序代码实际执行期间使用的本地存储器、大容量存储装置以及为了减少在代码执行期间必须从大容量存储装置中可以检索代码的次数而为至少一些计算机可读或计算机可用程序代码提供临时存储的高速缓冲存储器。
输入/输出或i/o设备可直接或者通过居间i/o控制器耦接至系统。这些设备可以包括例如不限于键盘、触摸屏显示器、以及点控设备。不同的通信适配器还可以耦接到系统，以使得数据处理系统能够成为通过居间的专用网络或公共网络耦接到其他数据处理系统或者远程打印机或存储设备。调制调解器和网络适配器的非限制性实例仅是一些当前可用类型的通信适配器。
进一步地，本公开包括根据下列项的实施方式：
1.一种用于检测地理空间影像的变化的方法，方法包括：
操作成像设备以获得单个位置的两个图像；
在处理器处接收两个图像；
由处理器标准化两个图像的可见频带和近红外频带；
由处理器配准两个图像；
由处理器将两个图像的对应像素划分为具有坡度的第一组和没有坡度的第二组；
由处理器比较坡度分组以确定哪些对应像素具有大于预定阈值的变化概率；
由处理器基于坡度分组的比较生成矢量多边形以表示两个图像中的变化区域；以及
生成两个图像中的变化区域的显示图像，并将显示图像通信至处理器。
2.根据项1所述的方法，其中，使用通用模式匹配图形路径方法(generalpatternmatchinggraphicalpathmethod，通用图匹配图形路径方法)执行配准。
3.根据项1所述的方法，其中，坡度分组仅是二进制，坡度分组仅由第一组和第二组组成。
4.根据项1所述的方法，进一步包括：
使用成像设备重新拍摄包括变化区域的第三图像；以及
使用第三图像来重复选择、标准化、配准、划分、比较以及生成两个图像中的至少一个图像。
5.一种图像处理的方法，包括：
操作至少一个图像设备以获取位置的第一光学图像和位置的第二光学图像；
利用处理器使第一光学图像标准化以形成第一标准化图像并使第二光学图像标准化以形成第二标准化图像；
由处理器为第一标准化图像和第二标准化图像执行图像匹配以产生向量控制；
由处理器执行第一标准化图像和第二标准化图像的配准，其中形成配准图像；
由处理器自第一标准化图像计算第一坡度图像和自第二标准化图像计算第二坡度图像；
由处理器基于第一阈值将第一坡度图像细化成第一组二进制值，并基于第二阈值将第二坡度图像细化成第二组二进制值；
由处理器将第一坡度图像和第二坡度图像相加，其中，产生具有0、1、或2的值的第三组值；
由处理器改变所有值2为0，其中，生成为0或1的第四组值；
此后由处理器围绕具有值1的一组像素创建多边形；以及
生成配准图像和表示高于阈值的变化概率的多边形。
6.根据项5所述的方法，其中，所述第一光学图象包括第一可见频带图像和第一近红外频带图像中的一者，并且其中第二光学图像包括第二可见频带图像和第二近红外频带图像中的一者。
7.根据项5所述的方法，其中，通过计算第一标准化图像中的每个像素的百分比上升得出第一坡度图像，并且其中通过计算第二标准化图像中的每个像素的百分比上升得出第二坡度图像。
8.根据项7所述的方法，其中，计算第一坡度图像的第一结果得出第一组值，其中第一组值中的每个最初在介于0和1的范围中，并且其中计算第二坡度图像的第二结果得出第二组值，其中第二组值中的每个在介于0和1的范围中。
9.根据项8所述的方法，其中，细化第一坡度图像包括基于第一阈值将第一组值转换成0或1，并且其中，细化第二坡度图像包括基于第二阈值将第一组值转换成0或,1。
10.根据项9所述的方法，其中，坡度1表示在第一光学图像或第二光学图像中的第一变化区域，并且其中，坡度0表示在第一光学图像或第二光学图像中的第二未变化区域。
11.根据项5所述的方法，其中，细化包括对所有的像素执行主要分析以聚合结果。
12.根据项5所述的方法，其中，多边形界定了具有像素变化的区域，从而表示可能存在感兴趣的对象。
13.根据项5所述的方法，其中，创建多边形包括：
将配准图像转换成该组像素的矢量数据；
将光栅数据转换成该组像素的多边形矢量数据；以及
在多边形上创建界定圆。
14.根据项13所述的方法，其中，存在多个多边形，其中，针对多个多边形中的每个重复执行配准图像转换、光栅数据转换以及界定圆创建，并且其中，方法进一步包括：
撤销邻近的或重叠的界定圆。
15.根据项13所述的方法，其中，多边形的区域表示区域变化的可能性大小。
16.一种系统，包括：
至少一个成像设备，被配置为拍摄位置的第一光学图像和位置的第二光学图像；
与至少一个成像设备通信的计算机，计算机包括与非临时性计算机可读存储介质通信的处理器，非临时性计算机可读存储介质存储程序代码，程序代码在由处理器执行时，被配置为执行一种方法，程序代码包括：
用于标准化第一光学图像以形成第一标准化图像并且标准化第二光学图像以形成第二标准化图像的程序代码；
用于对第一标准化图像和第二标准化图像执行图像匹配以生成矢量控制的程序代码；
用于执行第一标准化图像与第二标准化图像的配准的程序代码，其中，形成配准图像；
用于自第一标准化图像计算第一坡度图像和自第二标准化图像计算第二坡度图像的程序代码；
用于基于第一阈值将第一坡度图像细化为第一组二进制值，并且基于第二阈值将第二坡度图像细化为第二组二进制值的程序代码；
用于将第一坡度图像和第二坡度图像相加的程序代码，其中，生成为具有0、1或2的值的第三组值；
用于将所有值2改变为0的程序代码，其中，生成值是0或1的第四组值；以及
用于此后围绕具有值1的一组像素创建多边形的程序代码；以及
显示设备，显示设备与处理器通信，显示设备被配置为显示配准图像以及表示超过阈值的变化概率的多边形。
17.根据项16所述的系统，其中，第一光学图像包括第一可见频带图像和第一近红外频带图像中的一者，并且其中，第二光学图像包括第二可见频带图像和第二近红外频带图像中的一者。
18.根据项16所述的系统，其中，程序代码被配置为使得通过计算第一标准化图像中的每个像素的百分比上升来得出第一坡度图像，并且通过计算第二标准化图像中的每个像素的百分比上升来得出第二坡度图像。
19.根据项18所述的系统，其中，程序代码被配置为使得计算第一坡度图像的第一结果得到第一组值，其中，第一组值中的每个最初介于0与1的范围之间，并且其中，计算第二坡度图像的第二结果得出第二组值，其中，第二组值中的每个介于0与1的范围之间。
20.根据项19所述的系统，其中，程序代码被配置为使得细化第一坡度图像包括基于第一阈值将第一组值转换为0或1，并且其中，细化第二坡度图像包括基于第二阈值将第一组值转换为0或1。
出于示出和描述的目的提供了对不同示出性实施方式的描述，并且并不旨在穷尽或局限于公开形式的实施方式。许多修改和变形对本领域普通技术人员显而易见。此外，与其他说明性实施方式相比，不同的说明性实施方式可以被设置具有不同的特征。为了对实施方式的原理、实际应用进行最好地说明，并且为了能够使本领域普通技术人员理解本公开中具有各种修改的各种实施方式适用于设定的具体应用，所以选择并且描述了所选的实施方式或多个实施方式。