基于二维概率密度函数比较的SAR图像变化检测方法

发布时间：2017-11-08 23:23

  本文关键词：基于二维概率密度函数比较的SAR图像变化检测方法

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【摘要】：该文将传统区域统计分布特征变化检测方法拓展到2维特征空间,提出一种基于2维概率密度函数比较的SAR图像变化检测方法。该方法首先将观测区域内相邻像素的灰度值组合成2维观测矢量,而后采用2维GramCharlier展开式对观测矢量在不同时相图像中的2维概率密度函数分别进行估计,在此基础上,借助K-L散度理论对2维概率密度函数在不同时相图像间的变化大小进行定量分析以实现变化检测。实验结果表明,与传统方法相比,该文方法具有更优的检测性能。
【作者单位】： 北京理工大学机电工程与控制国家重点实验室;空军预警学院信息对抗系;
【基金】：国家自然科学基金(61302194)资助课题
【分类号】：TN957.52
【正文快照】： 2(空军预警学院信息对抗系武汉430019)1引言与基于单幅SAR图像的目标检测技术相比,SAR图像变化检测技术由于利用了同一地区不同时相图像间背景的相关性,具有更高的杂波抑制潜力,因而受到广泛关注[1-5]。SAR图像变化检测方法通常可以分为两大类:第1类为基于像素的变化检测方法[

【参考文献】

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本文编号：1159306