發(fā)布時間：2018-06-08 15:38

  本文選題：變化檢測 + 雙樹復(fù)小波變換DT-CWT�。� 參考：《遙感學報》2017年03期

【摘要】：為了解決多尺度遙感圖像變化檢測在降噪時丟失大量高頻信息及單一像素孤立性的問題,提出了一種雙樹復(fù)小波變換DT-CWT(Dual-tree Complex Wavelet Transform)和馬爾可夫隨機場MRF(Markov Random Field)相結(jié)合的非監(jiān)督遙感圖像變化檢測算法,首先采用DT-CWT對差異圖像進行多尺度分解,并根據(jù)MRF模型分割算法提取高頻區(qū)域的變化特征,然后進行相應(yīng)層的高、低頻重構(gòu),再對重構(gòu)后的各層建立MRF模型并根據(jù)貝葉斯最大后驗概率準則MAP(Maximum A Posterior)進行最終分割,最后對各層分割結(jié)果進行求交融合,得到最終的變化檢測結(jié)果掩膜圖。對比實驗結(jié)果表明,該方法在去除雜點和噪聲的同時能夠較好地保留高頻信息,并且邊緣檢測更加平滑,具有較高的變化檢測精度和很好的魯棒性。
[Abstract]:In order to solve the problem of multi-scale remote sensing image change detection losing a lot of high-frequency information and single pixel isolation in noise reduction. An unsupervised remote sensing image change detection algorithm based on DT-CWT-Dual-tree complex Wavelet transform (DT-CWT-Dual-tree complex Wavelet transform) and Markov Random Field (MRFF) is proposed. Firstly, DT-CWT is used to decompose the differential image. According to the MRF model segmentation algorithm, the change characteristics of the high frequency region are extracted, and then the high and low frequency reconstruction of the corresponding layer is carried out. Then, the MRF model is established for each reconstructed layer and the final segmentation is carried out according to the Bayesian maximum posterior probability criterion (MAPMaximum A Posterior). Finally, the intersection fusion of each layer segmentation result is carried out, and the final change detection result mask image is obtained. The experimental results show that the proposed method can preserve the high frequency information while removing the clutter and noise, and the edge detection is smoother, with high accuracy and robustness.
【作者單位】： 中國礦業(yè)大學環(huán)境與測繪學院;國家測繪地理信息局衛(wèi)星測繪應(yīng)用中心;
【基金】：國家自然科學基金(編號:51374209,41271394)~~
【分類號】：TP751

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本文編號：1996296