融合像素级和对象级的遥感图像变化检测方法

发布时间：2018-09-04 20:29

【摘要】：针对现有遥感影像变化检测方法常存在的检测结果破碎、虚检较多、对数据匹配要求高等问题。提出了一种融合像素级和对象级的遥感图像变化检测方法。利用光谱和纹理信息构建单高斯模型,在多尺度上进行像素级变化检测。然后,以像素级检测结果为种子区域,同时在变化前后影像上区域生长,融合生长结果提取变化对象。最后,依据检测需求对变化对象进行特征分类并滤除虚警。实验结果表明,该方法降低了虚检,保持了变化区域的结构完整性,在变化前后图像分辨率存在一定差别时仍有较高的检测精度。
[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.
【作者单位】： 上海航天第802研究所;钱学森空间技术实验室;
【基金】：复旦大学电磁波信息科学教育部重点实验室开放基金项目(EMW201506)
【分类号】：TP751

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本文编号：2223243