利用Brushlet变换进行SAR图像变化检测

被引：2

作者：

颜学颖

焦李成

王凌霞

机构：

[1] 西安电子科技大学智能感知与图像理解教育部重点实验室

来源：

西安电子科技大学学报 | 2013年 / 40卷 / 06期

关键词：

图像变化检测; Brushlet变换; 各向异性; 阈值分割;

D O I：

暂无

中图分类号：

TN957.52 [数据、图像处理及录取];

学科分类号：

摘要：

针对传统空域和小波域检测算法的相邻像素间相似特征捕捉性能差、方向分辨率低的问题,提出了一种基于非下采样Brushlet变换和各向异性Gabor窗的二维最大类间方差变化检测方法.将非下采样Brushlet域的各向异性Gabor非线性加权均值计算和空域最小化均方误差的线性组合相结合,来获取相干斑噪声抑制后的均值特征,解决了角分辨率低的问题,获得了各个方向、频率和位置的精确定位;利用二维最大类间方差阈值分割来得到最终的变化检测结果.对真实的SAR图像进行了实验,证明了新方法有着较好的检测结果,并能够很好地保留边缘等细节信息.

引用

页码：67 / 73

页数：7

共 5 条

[1] 利用改进Fisher分类器进行遥感图像变化检测 [J].

辛芳芳 ;

焦李成 ;

王凌霞 ;

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西安电子科技大学学报, 2012, 39 (05) :12-17+29

[2] 利用小波域HMC模型进行遥感图像变化检测 [J].

辛芳芳 ;

焦李成 ;

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万红林 .

西安电子科技大学学报, 2012, 39 (03) :43-49

[3] Characteristic analysis of Otsu threshold and its applications [J].

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[4]

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[5]

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