【摘要】：目的結(jié)合高斯核函數(shù)特有的性質(zhì),提出一種基于結(jié)構(gòu)相似度的自適應多尺度SAR圖像變化檢測算法。方法本文提出的算法包括差異圖像獲取、高斯多尺度分解、基于結(jié)構(gòu)相似性的最優(yōu)尺度選擇、特征矢量構(gòu)造以及模糊C均值分類。首先,通過對多時相SAR圖像進行對數(shù)比運算獲取差異圖像,然后,利用基于圖像的結(jié)構(gòu)相似度估計高斯多尺度變換的最優(yōu)尺度,繼而在該最優(yōu)尺度參數(shù)下逐像素構(gòu)建變化檢測特征矢量,最后通過模糊c均值聚類方法實現(xiàn)變化像素與未變化像素的分離,生成最終的變化檢測結(jié)果圖。結(jié)果在兩組真實的SAR圖像數(shù)據(jù)上測試本文算法,正確檢測率分別達到0.9952和0.9623,Kappa系數(shù)分別為0.8200和0.8540,相比傳統(tǒng)算法有了較大的提高。結(jié)論本文算法充分利用了尺度信息,對噪聲的魯棒性有所提高。實測SAR數(shù)據(jù)的實驗結(jié)果表明,本文算法可以智能獲取最優(yōu)分解尺度,顯著提高了SAR圖像變化檢測性能。
[Abstract]:Aim to propose an adaptive multi-scale Gao Si image change detection algorithm based on structural similarity. Methods the proposed algorithms include differential image acquisition, Gao Si multi-scale decomposition, optimal scale selection based on structural similarity, feature vector construction and fuzzy C-means classification. Firstly, the difference image is obtained by logarithmic ratio operation of multitemporal SAR images, and then the optimal scale of Gao Si multiscale transform is estimated by using the structure similarity based on the image. Then the feature vector of change detection is constructed by pixel under the optimal scale parameter. Finally, the separation of changing pixel and unchanged pixel is realized by fuzzy c-means clustering method, and the final change detection result diagram is generated. Results the algorithm is tested on two groups of real SAR image data. The correct detection rate is 0.9952 and 0.9623 Kappa coefficient is 0.8200 and 0.8540, respectively, which is higher than the traditional algorithm. Conclusion the algorithm makes full use of the scale information and improves the robustness of noise. The experimental results of measured SAR data show that the proposed algorithm can intelligently obtain the optimal decomposition scale and improve the performance of SAR image change detection.
【作者單位】： 國防科學技術大學電子科學與工程學院;
【基金】：國家自然科學基金項目(61201338)
【分類號】：TN957.52

【參考文獻】

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【共引文獻】

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本文編號：2120094