利用纹理融合与广义高斯模型的高分辨率SAR影像变化检测

为了充分利用高分辨率SAR影像的纹理特征,提出一种纹理信息融合与广义高斯模型相结合的SAR影像变化检测方法。通过灰度共生矩阵计算影像的纹理特征进而构造纹理差异影像,利用离散平稳小波变换,融合灰度差异影像和纹理差异影像。然后利用广义高斯模型进行统计建模,估计融合后差异影像上变化类和未变化类的概率分布,利用KI阈值准则获取最佳分割阈值,实现多时相SAR影像的非监督变化检测。选取两组TerraSAR-X数据进行实验,结果表明融合纹理信息与广义高斯模型的变化检测方法可行,其中融合逆差距纹理信息的检测性能最优。     

高分三号SAR影像双阈值变化检测

双阈值合成孔径雷达SAR(Synthetic Aperture Radar)变化检测算法具有在发现变化区域的同时还能确定地表发生后向散射变化类型的优点。针对广义高斯双阈值最小误差法D-GKIT(Dual Generalized Kittler and Illingworth Thresholding)在进行阈值选取时直方图中不同类别像素灰度级重叠严重时,分割结果容易在尖峰单侧选取出双阈值而导致无法正确分割差异图的问题,本文提出一种结合归一化最大类间方差和广义高斯最小误差法GKIT(Generalized Kittler and Illingworth Thresholding)的双阈值SAR变化检测方法。首先,提出以归一化最大类间方差值作为灰度级重叠程度的判别参数,确定阈值的选取顺序及两个候选区间;然后,利用GKIT在候选区间内进行分割,获取单侧阈值及非变化类拟合函数;最后,提出利用非变化类拟合函数更新后的直方图作为另一侧阈值选取基础进行分割,得到对应分割阈值。以宁波地区高分三号(GF-3)SAR卫星影像作为试验研究数据,结果表明:本文方法能较好地解决灰度级重叠时D-GKIT无法进行正确分割的问题,具有良好的变化检测效果和更强的鲁棒性且达到了利用研究区数据验证利用GF-3号SAR卫星影像进行变化检测研究可行性的目的。     

结合KI准则和逆高斯模型的SAR影像非监督变化检测

提出一种结合逆高斯模型（inverse Gaussian model,IGM）和KI（Kittler-Illingworth,KI）最小错误率准则的合成孔径雷达（synthetic aperture radar,SAR）影像非监督变化检测方法。假设差值影像中未变化类和变化类服从混合IGM,结合贝叶斯决策理论,自动求取满足KI最小错误率准则的阈值。在两组多时相SAR数据上分别设计了两组实验以验证本文方法的有效性。实验表明,本文方法可以更好地估计差值影像中未变化类和变化类的概率密度分布,得到合理的决策阈值,有效提高变化检测图的精度。     

基于小波变换的多时相SAR图像变化检测技术

提出基于小波变换的双阈值(TWT)SAR图像变化检测算法。采用期望最大化(EM)算法产生双阈值,可以区分像素发生变化的类型(如变化区域增强类和变化区域减弱类)或变化等级。用SAR图像数据进行实验,结果表明该方法有效。     

顾及空间邻域关系的多时相SAR影像变化检测

提出了一种顾及空间邻域关系的多时相SAR影像非监督变化检测方法，采用马尔可夫随机场（Markov random field，MRF）模型描述SAR比值差异图像的空间上下文信息，提出了基于该模型的EMMPM非监督变化检测算法。实例研究表明，与未顾及空间上下文信息的EM双阈值算法相比。该方法能够有效地提高变化区域提取的可靠性和准确性。     

融合差异图与高斯混合模型相结合的SAR图像变化检测

在SAR图像变化检测过程中,假设差异图类别服从单一分布,构造单一类型的差异图不能完好地保留变化信息,从而影响SAR图像变化检测的精度。针对上述问题,提出一种基于差异图融合和高斯混合模型GMM(Gaussian Mixture Model)的非监督SAR图像变化检测方法。该方法利用给定的融合因子进行差值和比值图融合,采用最大期望算法EM(Expection Maximum)求解融合差异图的GMM参数,并根据后验概率将图像像素分配到GMM各个分量,从而获得SAR实验区域的变化检测图。3组SAR数据集的变化检测实验验证了所提方法的可行性和有效性。     

多特征模糊融合的SAR影像变化检测

针对利用SAR影像单特征变化检测精度低的问题,该文提出了一种基于模糊理论的多特征融合的变化检测方法。首先计算前后时相SAR影像的灰度、梯度和纹理特征的结构相似度,然后用Sigmoid型隶属函数描述相似度阈值附近的不确定性,计算像素分别属于变化类和非变化类的隶属度,最后根据最大隶属度原则将模糊量输出为确定量,得到融合后的变化检测图。通过两组真实SAR数据实验表明:该方法明显优于传统的方法,也提高了基于单一特征变化检测结果的精度。     

SAR图像纹理特征相关变化检测的震害建筑物提取

SAR图像变化检测是遥感震害信息识别中的重要方法之一,常规的SAR图像变化检测方法主要以强度图像为主,易受图像中地物目标方位变化、表面粗糙度变化和图像中涵盖地物目标信息量庞大的影响。针对震后强度图像变化复杂无规律、纹理特征参数繁多且难优选的问题,以熊本地震益城町区域的ALOS-2数据为例,提出了一种基于纹理特征主成分变换的相关性变化检测方法,该方法首先提取图像的多个纹理特征参量,其次采用主成分变换的方法获取多个纹理特征参量的第一主成分分量,然后计算第一主成分分量的相关性,最后根据实地调查样本统计分类阈值对图像中不同程度震害建筑物进行检测,并与基于强度图像相关性变化检测方法、强度图像差值变化检测方法结果进行了对比。结果表明,基于纹理特征主成分的相关性变化检测方法能够有效地检测不同震害程度建筑物的分布,总体提取精度可达87.2%,高于基于强度图像的两类变化检测方法检测精度,在保持较高提取精度的同时,也有效降低了震害建筑物的错分概率,证明了该方法的可行性,提出的方法可用于震后灾损评估、救援决策制定、指导灾后重建。     

基于EM和BIC的直方图拟合方法应用于遥感变化检测阈值确定

利用遥感图像进行变化检测时,确定"差异图像"上各变化类型的阈值非常关键.本文引入图像直方图拟合方法来确定变化阈值.首先通过基于变化向量分析方法,得到变化强度图像,然后假设该变化强度图像中的像元值符合混合高斯分布模型,利用期望最大(EM)算法和贝叶斯信息准则(BIC)求出最佳的混合高斯分布模型,拟合此时的图像直方图,最后利用贝叶斯判别准则确定出各变化类型的变化阈值.试验证明,这种方法是一种较为有效的自动确定变化阈值的方法.     

广义Gamma模型及自适应KI阈值分割的SAR图像变化检测

基于SAR图像的杂波统计特性,利用广义Gamma模型对降噪配准后的SAR图像统计特征进行拟合,获取了辐射值与局部纹理等特征信息;采用信息论中交叉熵的概念,量化不同时相SAR图像统计特征间的差异程度;利用KS与KL检验相结合,自动选取对差异图拟合情况最好的模型,从而实现基于该模型的KI阈值分割。通过对天津市北辰区以南地区的两幅Radarsat图像,以及北京市顺义区的两幅ASAR图像的实验表明,所提出的方法不仅有效地避免了水面波纹变化所产生的大量虚警,并能有效地检测出传统方法所不能识别的,区域内均值不变,仅纹理发生变化的情况。