基于邻域信息的SAR图像变化检测

为了减少合成孔径雷达(SAR)图像中乘性斑点噪声对变化检测结果的影响,充分地利用了像素的邻域信息。首先使用邻域比值(NR)方法构造差异图像,然后提出基于邻域信息的模糊C均值聚类(FCM)算法。NR算子在构造差异图像时能够较好地保留图像信息并抑制噪声的干扰。同时将邻域信息引入到FCM算法的目标函数,以邻域加权距离改进了FCM算法在欧式距离计算中的不足,并约束了隶属度函数,减少了噪声对邻域中心像素的干扰。通过以上考虑像素邻域信息的算法,得到了差异图像的聚类结果,从而实现了SAR图像的变化检测。实验结果表明,所提算法较传统的FCM和K-means聚类算法,可以较好地保留图像变化区域的信息,同时提高了SAR图像变化检测的准确度。     

SAR图像变化检测综述

合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)图像变化检测任务是检测同一地区、不同时间获得的两幅SAR图像的变化情况,在农业、军事等方面都有广泛的应用。首先介绍了实现SAR图像变化检测过程中的三个难点和SAR图像变化检测的一般流程。然后,介绍了图像预处理的方法和产生差异图的步骤。图像预处理是SAR图像进行变化检测前必不可缺的步骤,而差异图的质量影响最终的变化检测结果。随后,分别对传统的变化检测方法和基于深度学习的变化检测方法进行了总结,并分析了每种方法的优缺点。最后,给出了SAR图像变化检测的评价指标。     

基于分段的非监督SAR图像变化检测

本文提出一种基于分段的变化检测方法,该方法首先实现全局最优的图像分段,再根据位置信息产生最佳的变化检测分段图像,最后根据图像灰度和纹理信息对图像进行变化检测,利用合成孔径雷达(SAR)图像进行的实验表明了该方法的有效性.     

基于模糊贴近度的舰船辐射噪声分类

误差反传神经网络在被动声呐目标分类中得到了广泛的应用,但该算法在搜索过程中容易陷入局部最小值,同时使用赢者独活的识别决策策略,导致识别率的下降。针对BP网络的弱点,提出了基于模糊非对称贴近度的舰船辐射噪声分类方法,该方法能在对BP网络不作大改动的前提下,解决神经网络陷入局部最小值的问题和使用赢者独活决策策略导致误识的弱点。实验结果证明了该方法是有效的。     

基于模糊聚类的SAR图像变化检测

利用两种模糊聚类算法即模糊C均值聚类(FCM)和Gustafson Kessel聚类(GKC),对SAR图像进行变化检测。差异图是根据不同时相图像的灰度值得到的,为了验证算法的有效性,实验选用两个不同地区的多时相图像,实验结果比较现存的马尔科夫随机场(MRF)和神经网络算法,不但耗用时间短,而且无需变化类和未变化类像素的任何先验分布信息。     

基于ICA和FCM的多时相SAR图像变化检测

针对多时相合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)图像提出了一种非监督的变化检测方法,首先利用独立成分分析(Independent Component Analysis,ICA)抑制相干斑噪声和减少混合像元,提高图像的分类性能.然后对独立分量图像构造差值图像进行非监督的变化检测,最后采用加入空间邻域信息的模糊C-均值聚类(Fuzzy C-Means)方法把差异图像分为变化类和非变化类,以此克服需要选择统计模型的影响.实验结果证实了该算法能有效抑制了变化检测中的虚警.     

基于模糊贴近度和DS推理的辐射源识别方法研究

在复杂的战场电磁环境中,基于多传感器的属性特征关联方法是获得稳健辐射源目标识别的有效途径.考虑到单一识别算法的缺陷,综合模糊集合理论和DS理论的优点,提出一种基于模糊贴近度的DS推理辐射源识别方法,采用格贴近度作为相似性测度确定概率分配函数,并利用DS理论对多传感器信息进行有效融合.仿真结果表明,即使在恶劣的噪声环境下该方法亦具有较好的目标识别率,从而为工程应用提供了有益的参考.     

基于图像模糊熵邻域非一致性的过渡区提取与分割

 本文提出了一种基于图像模糊熵邻域非一致性的过渡区直接提取和分割算法.通过求出图像中介于目标和背景之间的过渡区,根据过渡区直方图获得一个最佳分割阈值.构造了描述模糊划分的隶属函数,模糊熵及其邻域非一致性测度.本文算法摆脱了传统图像过渡区提取算法对噪声比较敏感且受剪切值L_low与L_high的限制.理论分析和实验结果表明,本文算法具有速度快,抗噪声性能好和稳健性强等特点,优于现有其它基于过渡区提取和分割算法.     

基于Memetic算法的SAR图像变化检测

提出了一种无监督SAR图像变化检测算法,利用数据聚类思想,通过进化算法寻找最小均方误差,得到变化检测结果.在原有Memetic算法基础上,针对图像自身特点,提出全新的搜索策略并根据当前检测结果动态调整局部搜索算法,实现了粗细结合的搜索过程.算法不受分布模型限制,不需要先验知识,适用性较强.将改进的算法与GA、ICSA及原MA进行比较,实验证明,该算法可以快速收敛.对真实SAR图像进行检测,可以得到较好的检测结果.     

基于两时相图像联合分类的SAR图像变化检测

传统分类后比较法(post-classification comparison,PCC)存在分类累积误差问题,且对单幅图像分类精度要求较高,对此,根据不同时相图像的不变信息所具有的相关性,提出了一种基于两时相图像联合分类的SAR图像变化检测方法.该方法以灰度值作为输入信息,通过相似度计算可得两时相图像对应位置像素的灰度相似度,然后求解全局相似度阈值,并用于控制基于K-均值的联合分类器对两时相图像进行联合分类,最后通过类别比较获得变化检测结果.实验结果表明本文方法不但可提高单幅图像的分类精度,而且能够精确地把不同时相图像的不变地物信息划分为同一类别,减少了分类累积误差的影响,提高了变化检测性能.     

基于图像分割的SAR图像变化检测算法及实现

本文提出一种基于图像分割的变化检测方法,该方法首先根据SAR图像统计特性进行图像分割,然后对两幅SAR图像的分割图进行融合,用相同的区域分割来描述两幅图像,再利用区域灰度和纹理等信息构造图像变化函数,用变化函数对图像进行变化检测判别,最后利用合成孔径雷达(SAR)图像进行的试验,并和变化矢量分析方法(CVA)进行比较,得到了很好的效果。     

基于剪切波变换和邻域差分的小目标检测算法

提出了一种基于剪切波变换的背景预测算法用于红外小目标的检测.对原始图像进行剪切波变换,获得原始图像的多尺度和方向的细节特征.然后,对低频子带进行中值滤波,去除残留目标.对高频子带,根据其均方误差来调整权重系数,抑制目标和噪声.将反变换后得到的背景预测图像和原始图像进行差分,采用一种基于双窗口的邻域差分方法进行分割,最终实现目标检测.与小波变换法和双边滤波法比较,基于剪切波变换的方法对小目标的检测有较好的效果.     

基于MRF模型的SAR图像变化检测研究

SAR图像变化检测可以广泛应用于国民经济和国防建设的很多领域,已成为遥感领域中研究的热点之一.现有的SAR图像变化检测算法在变化检测过程中仅仅考虑不同时相图像数据的单一像素信息,未考虑图像像素间的空间依赖关系,检测结果易受SAR图像噪声的影响,检测精度很低.文中将能够描述图像相邻坐标之间状态的依赖关系,表达图像局部统计特征的MRF模型引入到SAR图像变化检测算法中,实验结果表明,该算法极大地提高了检测精度,且对图像噪声有很强的鲁棒性.     

单通道UWB SAR地面运动目标变化检测

工作在VHF/UHF波段的超宽带合成孔径雷达（UWBSAR）具有叶簇穿透和高分辨成像的能力。文中提出了一种适合单通道UWBSAR的地面运动目标检测方法——基于子孔径图像变化检测的运动目标检测算法。该算法利用UWBSAR的大波束角特点,在方位向选取较大时间间隔的两个子孔径生成子孔径图像,并根据运动目标在不同子孔径图像上聚焦位置的差异检测运动目标,估计运动目标速度和位置。文中给出了该方法的原理、参数选择、实现步骤,并基于UWBSAR实测数据验证了所提方法的有效性。     

基于KL距离的SAR影像变化检测

SAR影像的变化检测是一种应用于动态监测的重要技术,而SAR影像存在的相干斑噪声给SAR影像的变化检测带来了很大的困难,针对这一困难引入了KL距离（Kullback Leibler divergence的简称,也叫做相对熵）构造两幅多时相SAR影像的差异影像,然后提取所构造差异影像的变化区域,并结合数学形态学方法处理变化区域,有效地实现了SAR影像的变化检测。并将这种方法与传统的比值法进行了比较,实验结果表明这种方法能够有效地降低SAR影像变化检测的虚检率,提高检测的准确率。     

一种基于最小错分概率的遥感影像变化检测算法

变化检测是研究自动实现目标变化信息提取的方法。为适应不同时期遥感影像成像环境和灰度的差异,提出一种基于最小错分概率的遥感影像变化检测方法,对待检测的遥感影像利用差影法提取出差值影像,利用最小错分概率的计算方式计算变化阈值,提取出重要的变化区域,最后采用去噪扫描和形态学的方式剔除噪声带来的虚假变化。实验结果表明,所提出的变化检测算法稳健、实时性强,具有较大的实用价值。     

基于小波融合和PCA-核模糊聚类的遥感图像变化检测

本文提出了一种变化检测方法以提高算法的鲁棒性、检测精度以及抗噪性.首先对差值法构造的差异图和比值法构造的差异图进行小波融合.然后将融合图像分成互不重叠的小块,并用主成分分析得到图像块的正交基.通过将融合图像中每个像素的邻域小块映射到正交基上使得每个像素用一个特征向量来表示.最后用基于核的模糊C均值对特征向量进行聚类.实验结果显示与使用单一类型差异图的聚类方法相比,本方法由于采用了图像融合的策略而增强了鲁棒性,且由于采用了核模糊聚类,进一步提高了变化检测精度.此外由于使用了特征提取的技术,本方法具有一定的抗噪性能.