基于超像素分割和多方法融合的SAR图像变化检测方法

发布时间：2017-09-15 03:29

  本文关键词：基于超像素分割和多方法融合的SAR图像变化检测方法

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【摘要】：针对基于像素的合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)图像变化检测会造成虚警较高、结果破碎的问题,提出一种基于超像素分割和多方法融合的SAR图像变化检测方法。首先引入基于简单线性迭代聚类(Simple Linear Iterative Clustering,SLIC)的超像素分割方法,通过对主辅图像进行联合分割,得到符合实际地物边界的超像素分割结果;同时,利用3种基于像素的变化检测方法获取初始变化检测结果;接着,利用超像素分割结果和初始变化检测结果进行两个层次的众数投票,去除检测结果中由于噪声引起的虚警和连通域中的孔洞。选取两个时相的苏州Radarsat-2单极化SAR图像开展变化检测实验,实验结果表明该算法在保持较高检测率和有效边界的基础上,能够显著降低虚警。
【作者单位】： 中国科学院遥感与数字地球研究所数字地球实验室;中国科学院大学;
【关键词】： SAR图像 超像素分割 多方法融合 变化检测
【基金】：国际自然科学基金项目(41371352、41331176、41401514)
【分类号】：TP751
【正文快照】： 1引言随着遥感技术的不断发展,利用遥感图像进行变化检测成为国内外研究热点。与光学遥感相比,合成孔径雷达遥感(Synthetic Aperture Radar,SAR)具有全天时、全天候观测的能力,因此基于SAR图像的变化检测研究近年来受到了越来越多的关注。目前,SAR图像变化检测已被广泛应用于

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本文编号：854071