基于PCA光谱增强与区域扩散阈值确定的遥感影像变化检测算法

变化检测技术是从观测数据中有效地提取各种变化信息.本文针对变化检测中差异影像的构造和变化阈值的确定展开研究,首先将两期的遥感影像矢量叠加,然后进行主成分分析获得变化量,最后通过区域扩散阈值确定方法获得变化检测结果.通过与传统变化检测方法的实验比较,证明了该方法的有效性.     

采用独立阈值的遥感影像变化检测方法

针对在多时相遥感影像变化检测中常规阈值确定方法无法获取小比例变化量区域准确变化阈值,并导致变化检测失败的问题,提出了采用独立阈值的遥感影像变化检测方法。通过多时相遥感影像多尺度分割获取像斑,采用变化向量分析法计算像斑差异度;从像斑差异度中自适应选择满足期望最大化算法和贝叶斯最小误差率理论获取准确阈值条件的训练样本;将训练样本导入独立阈值法确定变化阈值,利用变化阈值对像斑差异度进行二值分割获得影像变化的检测结果。实验结果表明,采用独立阈值的遥感影像变化检测方法能够获得更准确的变化阈值,在城郊变化检测中平均漏检率较全局阈值法和局部阈值法降低了9.6%和17.24%,在城区变化检测中平均正确率较全局阈值法和局部阈值法提高了51.27%和35.42%。     

面向对象的高分辨率遥感影像建筑物变化检测

以武汉市东湖高新技术开发区部分区域为研究区,提出基于面向对象的高分辨率遥感影像建筑物变化检测法.利用BMI算法提取建筑物,利用CVA算法进行变化检测得到全部对象差异度,利用EM算法的贝叶斯阈值计算方法确定变化阈值.结果表明,基于面向对象的变化检测总体精度为89.48％,Kappa系数为0.86,优于基于像元的变化检测,...     

基于频域显著性方法和ELM的遥感影像变化检测

提出一种基于频域显著性(FDS)方法和极限学习机(ELM)方法进行遥感影像变化检测的方法.首先,对利用变化矢量分析方法(CVA)获取不同时相遥感影像的光谱特征差异图及纹理特征(灰度共生矩阵法)差异图进行融合获得差异影像(DI);然后,利用频域显著性方法获取差异影像的显著性图,采用模糊c均值(FCM)聚类算法对显著性图选取阈值得到的粗变化检测图进行预分类(变化像素、未变化像素、待定像素);最后,从光谱及纹理特征影像上提取变化像素和未变化像素的邻域特征作为可靠样本进行ELM训练,并利用训练好的ELM分类器对粗变化检测图进行变化检测,得到最终的变化检测图.通过对高分辨率遥感影像数据实验结果表明本方法的变化检测精度及性能优于其他对比方法.     

一种集成多分类器的面向地理对象遥感影像变化回溯分析方法

城市土地覆被变化分析在城市发展规划、环境保护研究等方面具有重要意义.在多期遥感影像变化分析中,存在多基于像元、分类器单一等问题,很难体现其优势.为了克服这些问题,提出了一种面向地理对象遥感影像变化回溯分析方法,将三种泛化能力较高的分类器适时应用在遥感影像变化分析框架的不同阶段.首先基于随机森林分类器完成基期影像(最新时间的影像)的土地覆被制图,然后基于与不同期的差异影像结合模糊C均值聚类与多阈值算法获得差异影像二值化结果,最后基于回溯分析获得不同时期影像的变化区域,使用支持向量机分类器获得变化检测结果.以Landsat影像为基础数据,在巴基斯坦伊斯兰堡1990-2018年间的4期影像变化分析中进行验证,并与两种不同方式变化检测方法对比.结果表明,提出的方法得到的4期影像变化检测总体精度平均达到81.4%,明显高于其他两种方法,证明该方法在遥感多期影像变化分析方面是有效的.     

基于MDL准则和EM算法的多光谱遥感影像变化检测

针对由实际遥感地物类型难以确定导致的多光谱遥感影像变化检测精度较低的问题,提出一种结合最小描述长度(MDL)准则的EM变化检测方法。首先,采用主成分变换与相关系数融合法相结合的方式构造差异影像;其次,利用分支数为k的高斯分布混合模型对差异影像进行建模,并利用MDL-EM算法自适应估计模型各参数;最后,利用基于统计最小错误率的Bayes判别准则确定变化检测的阈值来实现多光谱遥感影像变化检测。实际遥感数据验证结果表明,所提检测方法应用于多光谱遥感影像变化检测中是可行、有效的。     

基于GF-2号卫星影像的土地利用变化监测研究

针对土地利用变化中局部像斑变化较难提取和自动化监测较难实现等问题,该文提出了一种基于类别的矢量图与遥感影像变化检测方法。在矢量图约束下,对遥感影像进行影像分割获取像斑;提取像斑在遥感影像上的直方图特征,采用G统计量度量像斑之间的特征距离;利用像斑与其他相同类别像斑之间的特征距离,构建单波段上像斑的类别异质度,自适应加权组合各波段上像斑的类别异质度构建像斑的类别异质度;依据最大熵方法获取各地物类别对应的异质度阈值,以类别为单位对各像斑进行变化判别,获取变化检测结果。在GF-2号卫星影像上的实验验证了该方法的有效性,实现了矢量图与遥感影像的自动变化检测。     

基于遥感影像变化检测的土地调查监测应用研究

遥感影像变化检测是遥感应用研究的热点之一。针对土地调查监测工作,运用遥感影像变化检测方法,基于不同源卫星数据(Worldview-2、天绘)和同源卫星数据(高分一号),分别对湖南省两区片地表覆盖物进行了不同时点地类变化的检测,完成了面积合计34km2范围内的遥感影像数据变化分析,并通过外业实地考察核准了变化检测结果,验证结果显示遥感影像变化检测方法实现的地类变化识别准确率可达80%以上,从而证明了该方法在土地监测调查工作中的可行性。     

基于高分辨率数据的云南土地调查监测研究

遥感影像变化检测是遥感应用研究的热点之一。针对土地调查监测工作,运用遥感影像变化检测方法,基于不同源卫星数据(Worldview-2、天绘)和同源卫星数据(高分一号),分别对云南省两区片地表覆盖物进行了不同时点地类变化的检测,完成了面积合计34km2范围内的遥感影像数据变化分析,并通过外业实地考察核准了变化检测结果,验证结果显示遥感影像变化检测方法实现的地类变化识别准确率可达80%以上,从而证明了该方法在土地监测调查工作中的可行性。     

基于三维直方图聚类特性的非监督图像变化检测方法

针对图像非监督变化检测算法进行了研究,提出了一种新的检测方法. 基于差异图像的三维直方图聚类特性,利用改进的一维最大熵寻找三维直方图最佳的平面阈值和平面方向;由其共同确定三维直方图的最佳划分平面,将三维直方图划分成变化聚类和非变化聚类;再根据三维直方图聚类划分结果完成差异图像的变化检测. 理论分析和实验结果表明,该方法相对传统检测方法具有更好的检测性能.     

磁瓦表面夹层缺陷的检测和识别方法

为了改变目前以目视为主的磁瓦缺陷检测现状,应用计算机视觉技术检测与识别磁瓦缺陷.首先,应用图像剪切技术获得需要检测的部分;然后,应用Laplacian算子和Wiener滤波器进行图像锐化和滤波去噪,选择相应的阈值进行图像二值化;最后根据白色区域的面积和周长与给定的阈值进行比较,实现夹层缺陷的检测.MATLAB仿真实验验证了算法的有效性.     

双阈值Harris角点检测算法

角点检测是图像处理中的一种重要的特征提取方法,为了改进角点检测算子的检测性能,提高角点检测的精度,降低检测出伪角点的概率,针对Harris角点算法的阈值受人为给定的限制的缺陷,提出了一种基于双阈值的Harris角点检测,利用小阈值T1来检测角点,利用大阈值T2来限制伪角点的出现,并通过大量实验总结出大小两阈值的关系,获得良好的检测性能。     

基于非负矩阵分解和极限学习机分类的合成孔径雷达图像变化检测

两时相合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)图像变化检测中,差异图的噪声残留将会对变化检测的精度产生较大的影响,传统增量学习模式的检测方法直接对差异图像素样本进行聚类获得伪标签,但没有考虑差异图噪声残留的影响,故检测精度很难提升。考虑对差异图的邻域空间信息采用非负矩阵分解的方式进行特征降维提取,进而根据提取的特征进行聚类可获得高可靠的伪标签,然后基于这些样本伪标签和对应的两时相SAR图像邻域块特征向量构成样本集,利用极限学习机学习其非线性变化关系并最终完成分类,获得变化检测二值图。实验表明,该方法能有效地抑制差异图中的噪声残留影响,提升检测精度,对斑点噪声影响变化检测精度具有较高的鲁棒性。     

基于全自动泊车与对数变换法的轨迹图像边缘信息细节化检测

为解决传统边缘检测方法中阈值设置过高或过低,致使关键信息被遗漏或干扰信息被误看作重要信息,造成边缘检测结果不可靠的问题。通过引入自适应阈值思想,研究了基于全自动泊车的轨迹图像边缘检测方法。对采集的全自动泊车的轨迹图像进行直方图均衡化和自适应二值化处理,以及先腐蚀后膨胀的操作,对小对象物体及平滑较大物体边界进行消除。通过一阶微分算子求解经预处理后图像不同点的梯度幅值与梯度方向,细化梯度幅值图像中的屋脊带,仅保留幅值的局部极大值。采用对数变换法对梯度范围进行扩展。通过新的局部自适应阈值化方法确定阈值,实现全自动泊车轨迹图像边缘的初检测。针对轨迹图像边缘直线线段,选用Hough变换法提取其中的直线特征,获取直线轨迹。结果表明,所提方法边缘检测细节化好,可见整体性能优。     

基于目标匹配的遥感图像变化检测方法

针对传统的像素级遥感图像变化检测方法中检测精度严重依赖于图像配准、辐射校正和差异图像阈值选取的问题,提出了一种基于目标匹配的目标级遥感图像变化检测方法。该方法直接作用于2幅未经配准和辐射校正的不同时相遥感图像,利用目标的区域不变矩与目标之间的角度关系对目标进行匹配,将不能匹配的目标作为变化目标,利用匹配目标对2幅图进行配准,以同时实现图像的配准与变化检测,并用配准结果对变化检测结果进行修正。实验结果表明,该方法具有较好的定性检测性能。     

基于Alpha稳定分布模型的彩色图像边缘检测新算法

 在彩色图像的边缘检测中,如何去掉噪声的干扰及怎样更精确的检测出边缘是图像处理中一个非常重要的问题。本文提出了一种去除脉冲噪声干扰的彩色图像的边缘检测算法。首先,提出一种基于Alpha稳定分布模型的图像去噪算法。其次,利用改进的各向同性边缘检测器和快速熵阈值技术自动确定图像边界,并考虑了像素与其邻域像素的颜色距离进一步精确定位图像的边缘。实验证明,该算法能够克服脉冲噪声的影响,较精确的检测出彩色图像的边缘。     

基于OpenCV的车辆轮廓检测

为了获得理想的车辆轮廓线,提出了一种基于开源计算机视觉库OpenCV的轮廓检测新方法。首先对图像进行形态学去噪、平滑滤波处理和二值化阈值分割等预处理,获得二值化黑白图像。然后通过轮廓提取和跟踪检测到车辆外轮廓线。在VC++6.0环境下,利用OpenCV编程实现了此方法。由实验结果看出,该方法可以较为理想地获得车身外轮廓线信息,既节省了预处理的时间,也保证了精度。     

Adaptive Contour Model for Real-Time Foreground Detection

A multiscale foreground detection method was developed to segment moving objects from a stationary background. The algorithm is based on a fixed-mesh-based contour model, which starts at the bounding box of the difference map between an input image and its background and ends at a final contour.An adaptive algorithm was developed to calculate an appropriate energy threshold to control the contours to identify the foreground silhouettes. Experiments show that this method more successfully ignores the negative influence of image noise to obtain an accurate foreground map than other foreground detection algorithms. Most shadow pixels are also eliminated by this method.     

窄间隙旋转电弧熔化极活性气体保护焊视觉焊缝偏差检测

摘要： 针对旋转电弧窄间隙熔化极活性气体保护焊多层单道焊焊缝跟踪需要,提出一种基于被动视觉传感的焊缝偏差识别方法. 首先通过旋转电弧位置传感器和处于触发工作模式的CCD摄像机获取电弧旋转到坡口左侧和坡口右侧时的焊接图像,然后根据图像灰度直方图特点,构建了自适应双阈值获取算法. 大阈值用于获取电弧区域进而得到电弧中心位置;小阈值用于获取坡口工件区域,进而通过计算水平方向一阶差分得到坡口边缘. 通过对比一个电弧旋转周期内获取的两幅图像,可计算电弧旋转中心和坡口中心的偏差,得到焊缝偏差. 该偏差检测算法高效、可靠且可避免坡口底部改变带来的误差,同时可用于不同偏差算法的比较和融合.