技術特征：

1.一種基于核互模態(tài)因素分析核融合的多光譜圖像變化檢測方法，包括如下步驟：

1)給定原始的預處理后的三通道的相同尺寸兩時刻光譜圖像，記為{R_t,G_t,B_t}，t＝t₀,t₁，其中，R_t,G_t,B_t分別表示原RGB空間中的三通道光譜圖像，使用RGB-HIS變換將該三通道圖像變換至HIS空間，得到HIS通道的兩時刻光譜圖像{H_t,I_t,S_t}，其中H_t為t時刻光譜圖像的色調(diào)分量，S_t為t時刻光譜圖像的飽和度分量，I_t為t時刻光譜圖像的強度分量；

2)利用t₀,t₁兩時刻光譜圖像的色調(diào)飽和度和強度分量，提取光譜圖像特征；

2a)分別提取分量光譜圖像的灰度值和分量光譜圖像的灰度值，將其堆砌成兩時刻光譜圖像的顏色特征和

2b)提取強度分量光譜圖像的灰度特征和紋理特征將其堆砌成強度紋理特征

3)利用兩時刻光譜圖像的顏色特征求取顏色差值核函數(shù)矩陣K_Col；

4)利用兩時刻光譜圖像的強度紋理特征求取強度紋理差值核函數(shù)矩陣K_ST；

5)利用基于核互模態(tài)因素分析算法KCFA分別求取顏色差值核函數(shù)矩陣K_Col的權重系數(shù)w_c和強度紋理差值核函數(shù)矩陣K_ST的權重系數(shù)w_s；

6)利用步驟5)、步驟4)和步驟3)的結果，構造合成核函數(shù)矩陣K_F：K_F＝w_c·K_Col+w_s·K_ST；

7)將步驟6)得到的合成核函數(shù)矩陣K_F輸入到支持向量機SVM中進行檢測，得到二值變化檢測結果，即完成對多光譜圖像的變化檢測。

2.根據(jù)權利要求1所述的方法，其中步驟2a)中堆砌t₀時刻顏色特征和t₁時刻顏色特征表示如下：

${\mathrm{Col}}_{t_0}=\{{\mathrm{hH}}_{t_0},{\mathrm{hS}}_{t_0}\}$

${\mathrm{Col}}_{t_1}=\{{\mathrm{hH}}_{t_1},{\mathrm{hS}}_{t_1}\}$

其中，和分別為提取出的t₀時刻圖像色調(diào)分量的灰度值和光譜圖像飽和度分量的灰度值；和分別為提取出的t₁時刻光譜圖像色調(diào)分量的灰度值和光譜圖像飽和度分量的灰度值。

3.根據(jù)權利要求1所述的方法，其中步驟2b)中堆砌t₀時刻強度紋理特征和t₁時刻強度紋理特征表示如下：

${\mathrm{ST}}_{t_0}=\{{\mathrm{hI}}_{t_0},{\mathrm{\ωI}}_{t_0}\}$

${\mathrm{ST}}_{t_1}=\{{\mathrm{hI}}_{t_1},{\mathrm{\ωI}}_{t_1}\}$

其中和分別表示t₀時刻光譜圖像強度分量的灰度值和t₁時刻光譜圖像強度分量的灰度值；和分別表示t₀時刻光譜圖像的強度分量的紋理特征和t₁時刻光譜圖像的強度分量的紋理特征。

4.根據(jù)權利要求1所述方法，其中步驟3)中利用兩時刻光譜圖像的顏色特征構造顏色差值核函數(shù)矩陣K_Col，按如下步驟進行：

3a)從t₀時刻光譜圖像中任意選取兩個像素點和從t₁時刻光譜圖像中選取與和位置相同的兩個像素點，記為和

3b)從中找出像素點對應的顏色特征和像素點對應的顏色特征從中找出像素點對應的顏色特征和像素點對應的顏色特征

3c)利用從3b)中獲得的顏色特征求取顏色插值核函數(shù)的值：

其中，K(·)表示高斯徑向基RBF核函數(shù)，ζ代表核寬參數(shù)，exp為指數(shù)函數(shù)；

3d)在t₀時刻光譜圖像中找出沒有被選取過的任意兩個像素以及中相同位置的像素點按照與3b)相同的方法找到與對應的顏色特征再按照與3c)相同的方法計算顏色差值核函數(shù)的值，其中p是像素點的標號，1≤p≤N-1，N是光譜圖像像素點個數(shù)；

3e)重復步驟3d)，直到所有像素點被選取過，得到顏色差值核函數(shù)的全部值，構成顏色差值核函數(shù)矩陣K_Col。

5.根據(jù)權利要求1所述方法，其中步驟4)中利用兩時刻光譜圖像強度紋理特征構造強度紋理差值核函數(shù)矩陣K_ST，按如下步驟進行：

4a)從t₀時刻光譜圖像中任意選取兩個像素點和從t₁時刻光譜圖像中選取與和位置相同的兩個像素點，記為和

4b)從中找出像素點對應的強度紋理特征和像素點對應的強度紋理特征從中找出像素點對應的強度紋理特征和像素點對應的強度紋理特征

4c)利用從4b)中獲得的求取強度紋理差值核函數(shù)的值：

其中，K(·)表示高斯徑向基RBF核函數(shù)，ζ代表核寬參數(shù)，exp為指數(shù)函數(shù)；

4d)在t₀時刻光譜圖像中找出沒有被選取過的任意兩個像素以及中相同位置的像素點按照與4b)相同的方法找到與對應的強度紋理特征再按照與4c)相同的方法計算強度紋理差值核函數(shù)的值，其中q是像素點的標號，1≤q≤N-1，N是光譜圖像像素點個數(shù)；

4e)重復步驟4d)，直到所有像素點被選取過，得到強度紋理差值核函數(shù)的全部值，構成強度紋理差值核函數(shù)矩陣K_ST。

6.根據(jù)權利要求1所述方法，其中步驟5)中求取顏色差值核函數(shù)矩陣K_Col的權重系數(shù)w_c和強度紋理差值核函數(shù)矩陣K_ST的權重系數(shù)w_s，按照如下步驟進行：

5a)通過特征值分解法得到由K_ST*K_Col特征向量構成的第一投影矩陣V和特征值構成的第一對角矩陣λ，K_ST*K_Col、V、λ這三者的關系如下：

(K_ST*K_Col)*V＝λ*V；

5b)提取第一投影矩陣V的第一列，記為α，定義顏色差值核函數(shù)矩陣K_Col融合系數(shù)w_c：

$w_c=\frac{1}{\sqrt{{\mathrm{\α}}^T{K}_{Col}\mathrm{\α}}}{V}^T;$

其中，T表示矩陣轉(zhuǎn)置，K_Col是顏色差值核函數(shù)矩陣；

5c)通過特征值分解法得到矩陣K_Col*K_ST特征向量構成的第二投影矩陣U和特征值構成的第二對角矩陣λ′，K_Col*K_ST、U、λ′這三者的關系如下：

(K_Col*K_ST)*U＝λ′*U；

5d)提取第二投影矩陣U的第一列，記為β；定義強度紋理插值核函數(shù)矩陣融合系數(shù)w_c：

$w_s=\frac{1}{\sqrt{{\mathrm{\β}}^T{K}_{ST}\mathrm{\β}}}{U}^T;$

其中，K_ST是強度紋理差值核函數(shù)矩陣。

7.根據(jù)權利要求1所述方法，其中步驟6)中利用步驟5)、步驟4)以及步驟3)的結果構造合成核函數(shù)矩陣K_F，按照如下公式進行：

K_F＝w_c·K_Col+w_s·K_ST。