發(fā)布時(shí)間：2018-09-04 20:29

【摘要】：針對(duì)現(xiàn)有遙感影像變化檢測(cè)方法常存在的檢測(cè)結(jié)果破碎、虛檢較多、對(duì)數(shù)據(jù)匹配要求高等問(wèn)題。提出了一種融合像素級(jí)和對(duì)象級(jí)的遙感圖像變化檢測(cè)方法。利用光譜和紋理信息構(gòu)建單高斯模型,在多尺度上進(jìn)行像素級(jí)變化檢測(cè)。然后,以像素級(jí)檢測(cè)結(jié)果為種子區(qū)域,同時(shí)在變化前后影像上區(qū)域生長(zhǎng),融合生長(zhǎng)結(jié)果提取變化對(duì)象。最后,依據(jù)檢測(cè)需求對(duì)變化對(duì)象進(jìn)行特征分類(lèi)并濾除虛警。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該方法降低了虛檢,保持了變化區(qū)域的結(jié)構(gòu)完整性,在變化前后圖像分辨率存在一定差別時(shí)仍有較高的檢測(cè)精度。
[Abstract]:The existing remote sensing image change detection methods often exist some problems, such as broken detection results, more virtual detection, and high requirement of data matching. A method of remote sensing image change detection combining pixel level and object level is proposed. A single Gao Si model was constructed using spectral and texture information to detect the pixel level change at multiple scales. Then, the pixel level detection result is used as seed region, and the region grows on the image before and after the change, and the fusion growth result is used to extract the change object. Finally, the change object is classified according to the detection requirement and false alarm is filtered out. The experimental results show that the proposed method can reduce the false detection and maintain the structural integrity of the changing region, and it still has a high detection accuracy when there is a certain difference in the image resolution before and after the change.
【作者單位】： 上海航天第802研究所;錢(qián)學(xué)森空間技術(shù)實(shí)驗(yàn)室;
【基金】：復(fù)旦大學(xué)電磁波信息科學(xué)教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室開(kāi)放基金項(xiàng)目(EMW201506)
【分類(lèi)號(hào)】：TP751

【相似文獻(xiàn)】

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10 湯迎春;基于小波分析和聚類(lèi)的多時(shí)相遙感影像變化檢測(cè)[D];浙江工業(yè)大學(xué);2012年

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