本文關(guān)鍵詞： 合成孔徑雷達(dá)圖像 變化檢測(cè) 動(dòng)態(tài)排序 統(tǒng)計(jì)區(qū)域合并　出處：《遙感學(xué)報(bào)》2017年04期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：SRM(Statistical Region Merging)分割算法具有快速、穩(wěn)定和抗噪強(qiáng)的優(yōu)點(diǎn),基于此,本文提出一種基于DSSRM(Dynamic Sorting Statistical Region Merging)級(jí)聯(lián)分割的SAR圖像變化檢測(cè)方法。首先,針對(duì)SRM算法基于單特征靜態(tài)排序?qū)е碌倪^分割問題,提出一種動(dòng)態(tài)排序模式的DSSRM算法以減少差異圖像分割錯(cuò)誤,該算法建立基于合并區(qū)域的多特征馬氏距離排序準(zhǔn)則,在每次合并之后更新區(qū)域鄰接矩陣并重新排序;然后,基于互信息最小化準(zhǔn)則構(gòu)造多通道差異數(shù)據(jù)集以提高算法對(duì)區(qū)域合并的約束能力;最后,提出一種級(jí)聯(lián)分割變化檢測(cè)框架,第1級(jí)利用SRM算法將差異圖像映射到超像素空間,第2級(jí)采用DSSRM算法對(duì)超像素進(jìn)行動(dòng)態(tài)合并獲得收斂的分割結(jié)果,第3級(jí)采用簡(jiǎn)化SRM方法進(jìn)行三次合并獲得最終的變化檢測(cè)圖。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該方法可以獲得比SRM方法和目前流行方法更好的檢測(cè)性能。
[Abstract]:SRM(Statistical Region merging) segmentation algorithm has the advantages of fast, stable and strong noise resistance, based on this. In this paper, a new method based on DSSRM(Dynamic Sorting Statistical Region Merging is proposed. Cascade segmentation of SAR image change detection method. First. Aiming at the over-segmentation problem caused by SRM algorithm based on single feature static sorting, a dynamic sorting DSSRM algorithm is proposed to reduce the difference image segmentation errors. The algorithm establishes the multi-feature Markov distance ranking criterion based on the merged region, updates the region adjacency matrix after each merge and reorders. Then, the multi-channel differential data set is constructed based on the mutual information minimization criterion to improve the constraint ability of the algorithm to the region merging. Finally, a cascade segmentation change detection framework is proposed. The first level uses SRM algorithm to map the difference image to the super-pixel space. In the second stage, the DSSRM algorithm is used to dynamically merge the super-pixels to obtain the convergent segmentation results. In the third stage, the simplified SRM method is used to combine three times to obtain the final change detection diagram. The experimental results show that. This method can obtain better detection performance than SRM method and current popular method.
【作者單位】： 西安電子科技大學(xué)電子工程學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(編號(hào):61571347,61201293) 中央高校基本科研業(yè)務(wù)費(fèi)專項(xiàng)資金(編號(hào):JB150214)~~
【分類號(hào)】：TN957.52
【正文快照】： 引用格式:張建龍,王斌.2017.DSSRM級(jí)聯(lián)分割的SAR圖像變化檢測(cè).遙感學(xué)報(bào),21(4):614 621Zhang J L and Wang B.2017.SAR image change detection method of DSSRM based on cascade segmentation.隨著近幾年遙感技術(shù)的迅猛發(fā)展,遙感數(shù)據(jù)數(shù)量日益增長(zhǎng)并廣泛應(yīng)用于環(huán)境監(jiān)測(cè)、大氣

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1491277