基于图像分割的SAR图像变化检测算法及实现

本文提出一种基于图像分割的变化检测方法,该方法首先根据SAR图像统计特性进行图像分割,然后对两幅SAR图像的分割图进行融合,用相同的区域分割来描述两幅图像,再利用区域灰度和纹理等信息构造图像变化函数,用变化函数对图像进行变化检测判别,最后利用合成孔径雷达(SAR)图像进行的试验,并和变化矢量分析方法(CVA)进行比较,得到了很好的效果。     

基于分割窗的无监督多通道遥感图像变化检测

在遥感图像中,当变化区域的面积比例相对较大或较小时,一般的变化检测方法并不能准确地检测出变化信息。针对这一问题,本文提出一种基于分割窗的无监督多通道遥感图像变化检测方法。该方法将差异图像分割成子图像,通过求子图像的局部阈值来确定差异图像的整体阈值。实验结果表明,该方法能较好地解决变化区域相对较大或较小时一般变化检测方法无法进行准确的变化检测的问题,相对于一般变化检测的方法,检测精确度明显提高。     

基于两时相图像联合分类的SAR图像变化检测

传统分类后比较法(post-classification comparison,PCC)存在分类累积误差问题,且对单幅图像分类精度要求较高,对此,根据不同时相图像的不变信息所具有的相关性,提出了一种基于两时相图像联合分类的SAR图像变化检测方法.该方法以灰度值作为输入信息,通过相似度计算可得两时相图像对应位置像素的灰度相似度,然后求解全局相似度阈值,并用于控制基于K-均值的联合分类器对两时相图像进行联合分类,最后通过类别比较获得变化检测结果.实验结果表明本文方法不但可提高单幅图像的分类精度,而且能够精确地把不同时相图像的不变地物信息划分为同一类别,减少了分类累积误差的影响,提高了变化检测性能.     

基于多通道特征的SAR图像变化检测

为充分利用SAR图像的细节信息,提高SAR图像变化检测的检测精度及抗噪性能,提出一种基于多通道特征的SAR图像变化检测方法。该方法提出了一种适用于SAR图像的变化检测一体化框架,首先,为了在抑制相干斑噪声的同时尽可能多地保留SAR图像的边缘及局部信息,引入引导图像滤波方法;其次,提取8个通道特征,充分利用了图像的细节信息,获得了性能良好的差异图;最后,利用主成分分析(PCA)和K-means聚类进行差异图分析,得到最终的变化信息。实验结果表明,该方法有效提高了检测精度,并且具有良好的抗噪性能。     

基于脉冲耦合神经网络的区域变化检测研究

为了实现遥感图像中对机场等感兴趣区域（ROI）准确的变化检测,提出了一种基于脉冲耦合神经网络（PCNN）的遥感图像变化检测方法。其基本原理是将变化前后的图像作为网络输入,经过多次迭代后用一维点火时间序列图表征输入图像信息,然后计算两幅时间序列图的相关系数确定是否有变化发生。最后对机场区域完全点火映射图进行异或运算,得到变化检测结果。实验结果表明,该方法对不同类型图像均有满意的检测结果。对比分析进一步证实了该方法具有较强的普适性和较高的检测精度。     

SAR图像变化检测综述

合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)图像变化检测任务是检测同一地区、不同时间获得的两幅SAR图像的变化情况，在农业、军事等方面都有广泛的应用。首先介绍了实现SAR图像变化检测过程中的三个难点和SAR图像变化检测的一般流程。然后，介绍了图像预处理的方法和产生差异图的步骤。图像预处理是SAR图像进行变化检测前必不可缺的步骤，而差异图的质量影响最终的变化检测结果。随后，分别对传统的变化检测方法和基于深度学习的变化检测方法进行了总结，并分析了每种方法的优缺点。最后，给出了SAR图像变化检测的评价指标。     

机载SAR雷达实时图像变化检测的实现

本文针对某机载雷达图像实时变化检测系统工程实现,阐述了SAR图像变化检测原理和表征形式,分析了机上实时变化检测实现流程和处理方式,并给出了考核方法和飞行试验成果,最后对该系统的应用前景进行了分析和总结。     

基于超像素条件随机场的遥感图像变化检测

遥感图像变化检测一直是遥感领域的热点.使用单一的差分影像很难保证初始变化图的准确度,为了充分利用遥感图像的空间信息,文章提出了一种用于无监督遥感图像变化检测的基于超像素的条件随机场模型.该方法首先通过变化矢量分析、光谱相关映射器产生了提供互补变化信息的差异图像.然后对差异图像进行简单线性迭代聚类得到超像素图像,最后,引...     

基于MRF模型的SAR图像变化检测研究

SAR图像变化检测可以广泛应用于国民经济和国防建设的很多领域,已成为遥感领域中研究的热点之一.现有的SAR图像变化检测算法在变化检测过程中仅仅考虑不同时相图像数据的单一像素信息,未考虑图像像素间的空间依赖关系,检测结果易受SAR图像噪声的影响,检测精度很低.文中将能够描述图像相邻坐标之间状态的依赖关系,表达图像局部统计特征的MRF模型引入到SAR图像变化检测算法中,实验结果表明,该算法极大地提高了检测精度,且对图像噪声有很强的鲁棒性.     

基于量子免疫克隆聚类的SAR图像变化检测

传统的基于进化聚类方法在处理变化检测时耗时过长,在搜索最优聚类中心过程中容易陷入局部最优,对于SAR图像的变化检测存在边缘定位不够准确的缺点,提出了基于量子免疫克隆聚类的SAR图像变化检测方法.把图像的灰度值作为输入信息,通过量子比特定义聚类中心,通过量子免疫克隆算法来搜索最优聚类中心,从而得到更佳的全局阈值,最后根据...