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《西安电子科技大学》 2010年
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遥感影像变化检测算法及应用研究

张静  
【摘要】: 遥感影像变化检测是通过分析同一地区不同时期的遥感影像,检测出该地区中地物随时间发生变化的信息。随着NOAA/AVHRR、EOS/MODIS、MSS/TM/ETM、SPOT、CBERS、IRA、IKONOS、QUICK-BIRD等光学和ERS、RADARSAT雷达等系列卫星运行服务,遥感技术飞速发展发展,为了解决信息的检测和数据库更新问题,变化检测已经成为当前遥感图像应用研究的一个重要方向。本论文的主要工作如下: (1)提出了基于动态聚类的高阶累积量交叉熵变化检测方法。基于概率统计模型的变化检测方法是一种基于背景像元和目标像元之间分布差异的变化检测方法。本文方法利用了高阶累积量能更好描述图像细节信息的特性,并且利用动态聚类算法对图像像素进行聚类以优选参与运算的像元的特性。该方法在小尺度图像变化检测中很好的保持了图像的边缘和细节。仿真实验结果证明了提出算法具有良好的效果。 (2)提出了基于区域分割和图像抑噪的变化检测方法。由于图像中各个区域的变化阈值不同,对全图进行统一阈值变化检测容易产生错检现象。区域分割可以对局部进行变化检测,从而提高变化检测精度,减少错检。本文提出了一种新的区域分割变化检测方法,是对差异图进行二次区域分割,并利用区域分割结果图像像元的聚合程度判断区域图像中是否含有变化像元,然后叠加分割结果,根据分割结果构造新的差异图像并分类提取变化区域。本文提出的方法很好的解决了区域检测中边界部分检测连续性差的问题。 (3)提出了基于邻域相关的阈值分割算法。图像分割方法中像素级的自适应阈值分割方法一直占有重要地位,长久以来发展处很多自适应阈值分割算法。但图像在产生和传输过程中,不可避免的受到噪声的影响干扰,使得图像的质量变差甚至产生畸变,导致分割结果中存在许多错检。本文用邻域中像素之间的关系对分割后的图像进行处理,剔除误检的像元,改善检测结果。仿真结果证明了提出算法在保存变化目标信息的基础上,极大地提高了变化检测精度。
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