图像变化检测方法综述
题目： 图像变化检测方法综述
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图像变化检测方法综述
摘要
图像的变化检测是指通过分析在不同时间来自同一地区的两副或多幅图像，检测出该地区的地物随时间发生的变化信息。本文主要用遥感图像的变化检测为例来进行说明，遥感图像的变化检测已经广泛地应用于如森林资源的动态监测、土地覆盖和利用的变化监测、农业资源调查、城市规划布局、环境监测分析、自然灾害评估、地理数据更新以及军事侦察中战略目标(如道路、桥梁、机场)等的动态监视等许多领域。
本文对常见的变化检测方法进行了概括性的介绍与优缺点评述，并分析了当前变化检测方法中存在的普遍问题；并在此基础上，实现了一种基于模糊贴近度的变化检测方法，通过计算相应像素点之间的模糊贴近度，得到了差异图，并用FCM对其聚类，得到了目标图像的变化检测结果。
关键词：变化检测 遥感 模糊贴近度
1.引言
随着社会与科技的发展, 人类开发资源与改造自然的能力不断增强, 自然界的变化和人类的各种活动每天都在改变着地表景观及其土地利用形式。世界人口的快速增长及城市化的发展, 加快了这种变化的速度。这些变化将对地球资源和生态环境产生深远的影响, 已经引起了广泛关注。土地利用与土地覆盖变化研究已经成为全球变化研究中的前沿与热点。由于遥感对地观测具有实时、快速、覆盖范围广、多光谱、周期性等特点, 遥感技术已经成为变化检测最主要的技术手段, 变化检测研究也是目前遥感应用方法研究中的热点之一。
最近20 年来, 各国学者相继发展了许多基于遥感技术的变化检测方法, 也出现了不同的划分方法, 大致可以归纳为以下几种。按数据源将变化检测方法分为3 类: 基于新旧影像的变化检测、基于新期影像旧期非影像数据的变化检测、基于立体像对的三维变化检测;
按处理的信息层次将变化检测划分为像元级、特征级与决策级3 个层次; 按是否经过分类将其分为直接比较法和分类后比较法两类;最近还有学者按照采用的数学方法将变化检测技术分成代数运算法、变换法、分类法、GIS 法、高级模型法等7 种。随着土地覆盖变化的复杂性以及遥感数据多样性的增加, 新的变化检测方法以及新的图像处理算法不断涌现,
例如, 利用变化向量分析法、马尔科夫随机场模型进行变化检测, 利用概率统计学理论进行基于图斑的变化检测法, 利用支撑向量机、面向对象技术进行分类等。总之, 多项研究与实践证明, 目前还没有哪种方法被普遍认为是最优的, 由于这些方法大多是在不同的环境下基于不同的用途提出来的, 各自具有不同的适用性与局限性。伴随着遥感数据获取技术的快速发展, 越来越多各具特色的遥感数据及其组合对变化检测提出了新的技术要求。
2.遥感图像变化检测技术现状
遥感影像变化检测是从不同时期的遥感数据中, 定量地分析和确定地表变化的特征与过程。简单地说就是通过遥感手段, 对同一地区不同时期的两个影像提供的信息进行分析、处理与比较, 获取该时间段内的土地利用与覆盖变化信息。从技术流程上看, 一般包括影像预处理、变化信息发现、变化区域提取与变化类型确定几个过程, 在对图像进行预处理完后，剩下的关键环节是变化信息发现, 多数研究都是围绕该环节进行的。本文从算法的角度将目前变化检测的方法分为四类:
(1)基于简单代数运算的变化检测；
(2)基于图像变换的变化检测；
(3)基于图像分类的变化检测； (4)基于特征描述的变化检测。
下面分别对上述四种方法的代表算法进行阐述。
2.1基于简单代数运算的变化检测
基于代数运算的变化检测技术包括图像差值(image differencing)、图像比值(image
ratio)、植被指数 (NDVI) 、图像回归(image regression)和变化向量分析(change vector
analysis)等。
（1）图像差值法
图像差值法是最简单、最常用的一种变化检测方法，其基本原理是将不同时间获取的两幅影像进行配准，然后将图像中对应像元的灰度值相减，从而获得一幅新的差异图像以表示在所选两个时间当中目标区所发生的变化。理论上，在得到的差值图像上，差值为0或接近0的认为是不变区域，不为0的认为是变化区域。
图像差值法的优点在于理论相对简单、直接，容易理解和掌握，但常常只能定量地描述目标区是否发生了变化，而很难确定目标区域发生变化的性质。为了能确定变化的性质还需结合其他方法进行分析，从而获得最终的目标区变化信息。另一方面，由于相同地物在不同时相的光谱特征往往是不同的，因此变化阈值需要根据实际情况选取。
设1X和2X为经过配准的同一区域、不同时间的两幅遥感图像，其中图像大小为IJ。时相1的遥感图像11X={X（i,j）,1iI,1jJ},时相2遥感图像22X={X（i,j）,1iI,1jJ}，则两时相遥感图像的差值运算得到的差异图Xd按下式进行计算：
12X(,)|(,)(,)|dijXijXij
（2）图像比值法
图像比值法是将不同时相的遥感影像对应波段进行逐像元相除。通过对不同时相影像做相对辐射校正，得到的比值图像增强了变化信息，其中像元比值为1或者近似为1的认为是未发生变化的区域，像元比值明显高于或低于1的认为是发生变化的区域。
比值法的理论假设是比值图像呈正态分布，通常采用均值和标准偏差作为标准划分变化与非变化区域，但对于很多实际问题该假设并不总是成立的，这时变化阈值的选择就成为比值法变化检测是否有效的关键。比值法和差值法一样都直观，容易掌握，变化检测速度快，但这种方法过于简单，很难考虑到所有因素的影响，容易造成大量信息的流失，同时该方法对图像的配准精度要求很高。两时相图像的对数比值图如下式进行计算：
1122log()loglogLRXXXXX
（3）植被指数法
植被指数(NDVI)是为了从来自地球遥感观测卫星的图像数据中了解全球植被分布状况的指标，它将遥感图像中不同波段的灰度值进行各种组合运算，计算反映植被的常用比率和指数。目前常用的植被指数有NDVI、TNDVI等几种，如归一化差异植被指数常用来对土地利用进行动态变化检测。利用植被对光学传感器的近红外波段与红外波段的明显的响应差(植被吸收红外波段，强烈反射近红外波段)，通过这两个波段的比值突出植被变化信息，再通过阈值提取植被信息和非植被信息，能够很好地反映地面植被的覆盖情况。
由于植物普遍对红光强烈吸收和对近红外光强烈反射，因此红光和近红外波段之间的比值有利于提高光谱差异。利用波段间比值图像主要有两个优点：不同地物特征的光谱响应曲线差异可能会在比值图像中得到进一步增强；比值能压抑地形效应并对辐射差异进行一定程度的归一化。它对地面植被变化信息的检测具有较好的效果，但对于地面其他变化类型的检测适用性不强。
（4）图像回归分析法
回归分析方法首先假定两期影像线性相关，也就是说两期影像中，多数像元变化不大。该方法通过最小二乘法进行回归分析，然后再用回归方程计算出的预测值减去影像真实值，从而获得两期影像的回归差值影像，利用该影像可以反映土地覆盖变化信息。
回归分析方法解决了不同时相影像像元均值和方差的差异，处理后的遥感影像数据在一定程度上类似于相对辐射校正，因而能够减小多时相影像数据中由于大气条件和太阳高度角的不同所带来的不利影响。但是这种方法的检测需要得到准确的回归方程且需要选择合适的波段，在实际应用中精度不高。
（5）变化向量分析法
变化矢量分析法首先对两个不同时相的影像进行差值运算，求得每个像元的变化值，称为变化向量。变化的强度用变化向量的欧氏距离表示，变化的内容用变化向量的方向表示。
变化矢量分析法可以利用较多甚至全部的波段来探测变化像元，因此避免了单一波段比较所带来的信息不完整，而且可以通过变化矢量的方向提供变化类型信息，但是随着波段数的增加，变化阈值的确定比较困难。
基于代数运算的变化检测技术的优点是相对简单、直接，其关键是确定阈值。由于现在还没有一种可靠的阈值选取方法，因此常常采用交互的方法确定变化阈值，这类方法中还一个重要的环节是选择合适的波段或者波段组合。这类方法的不足是难以确定变化的类别和不能对变化信息进行描述。
2.2基于图像变换的变化检测
基于图像变换的变化检测方法主要包括主成分分析(PCA)、缨帽变换(K-T)和典型相关分析(Canonical)等。
（1）主成分分析法
主成分变换又称为主分量分析，它是建立在统计特征基础上的多维正交线性变换，是一种离散的K-L变换 。它应用于遥感图像处理中，其作用主要是数据压缩、图像增强和特征选取等。一幅多波段遥感图像的不同波段之问往往存在着很高的相关性，对其进行主成分变换的实质是将具有相关性的多波段数据压缩到完全独立的较少的几个波段上，使新图像数据更易于解译。将不同时相的多波段数据经主成分变换后，新图像中各主分量正交即各主分量之间的相关系数为零或接近零，并且新图像中的几个主分量就包含了原始遥感影像中的绝大部分信息。一般来说，第一主分量包括了原始多波段影像信息的绝大部分内容，相当于原来各波段的加权和，每个波段的权值与该波段的方差大小成正比。其他各主分量所包括的信息逐渐减少，相当于相关程度较低的波段之问的差异。因此，对几个变化后的主分量进行合成，就可以达到数据压缩和突出变化信息的目的。
（2）K-T变换法
通过对不同时相图像的各波段建立变换方程，变换后，TM 产生6个分量(除热红外波段)，MSS图像产生4个分量，在前三个分量集中了绝大部分信息且与地物有明确对应关系，所以只取其前三个分量。K-T变换后再对两时相图像相减生成变化图像，最后通过阈值法来辨识变化信息，但K-T变换不适合SPOT图像。因为K-T变换算法的转换系数对每种传感器是不同的，目前还没人提出K-T变换应用于SPOT的转换系数。
（3）典型相关分析法
与PCA方法类似，典型相关分析法的思路是，将多时相的多光谱图像看作是多元随机变量，引入多元统计分析的理论和方法进行变化检测的研究。其实质是把差异总信息分配到互不相关的几个变量上，以达到最大限度保持这一差异的总信息量不改变的情况下，检测出图像之间发生的变化。
2.3基于图像分类的变化检测
这类变化检测主要有分类后比较(post-classification)和多时相图像同时分类两种方法。这类方法可以提供变化的种类信息，并且可以减少大气等外部因素对变化检测的影响。然而，这类方法需要选择足够的高精度的学习样本，而这对于历史数据是非常困难的，且基于分类的变化检测性能受分类结果的影响很大。
（1）分类后比较法
分类后比较法也是目前遥感变化检测中应用较广泛的一种方法，其原理是对两个不同时相的影像进行单独分类，然后在已经分类的区域中逐像素比较以确定变化信息的位置和类型。
（2）多时相图像同时分类法
这种方法是将两个或多时相的遥感图像数据放在一个数据库中同时进行分类。出现变化的类别，其数据的统计量如标准偏差等将很大，而未发生变化的类别其数据的标准方差很小，因此通过统计量的比较可以区分出类别变化与否。可以看到，这是一种比较复杂的方法，因为它常常需要很多类和特征。而这其中有一些很可能是冗余信息，可以通过主成分变换等方法去除冗余。另外一个问题是，在合成的数据库中，时间特征和光谱特征具有同等地位，因此，分类中很难将光谱变化和时间变化轻易区分开来。
无人机影像处理中的目标检测算法综述
无人机影像处理中的目标检测算法综述
目标检测在无人机影像处理中扮演着关键的角色，其能够识别并定位图像中的特定目标，为无人机提供精确的导航和监测功能。随着无人机技术的快速发展，目标检测算法也在不断演进和改进。本文将对无人机影像处理中的目标检测算法进行综述，包括传统方法和深度学习方法。
一、传统目标检测算法
1. 基于图像特征的传统目标检测算法
基于图像特征的传统目标检测算法主要包括颜色特征、纹理特征和形状特征等。其中，颜色特征算法通过提取目标物体的颜色信息进行检测，如基于颜色空间变换和阈值分割的方法。纹理特征算法则利用目标物体的纹理信息进行检测，如基于纹理描述符和局部二值模式的方法。形状特征算法则利用目标物体的形状信息进行检测，如基于轮廓描述和边缘检测的方法。传统方法在目标检测中取得了一定的成果，但其鲁棒性和通用性相对较差，难以应对复杂的场景和光照变化。
2. 基于模型的传统目标检测算法
基于模型的传统目标检测算法通过构建目标物体的模型来进行检测，主要包括模板匹配法和统计模型法。模板匹配法通过将目标物体的模板与待检测图像进行匹配来进行检测，如基于相关滤波器和灰度共生矩阵的方法。统计模型法则通过对目标物体进行统计特征建模来进行检测，如基于隐马尔可夫模型和高斯混合模型的方法。基于模型的传统方法在某些场景下能够获得较好的检测效果，但对目标物体的先验知识依赖较高，对目标形状和尺度变化敏感。
二、深度学习目标检测算法
随着深度学习技术的发展，深度学习目标检测算法在无人机影像处理中逐渐取得了突破性的进展。
1. 基于卷积神经网络的深度学习目标检测算法
基于卷积神经网络的深度学习目标检测算法主要包括R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN和YOLO等。R-CNN通过首先生成候选框，再对候选框进行卷积特征提取和分类，实现目标检测。Fast
R-CNN将分类和定位任务融合到一个网络中，提高了检测速度。Faster R-CNN则引入了区域建议网络，同时实现了准确的目标检测和高效的候选框生成。YOLO（You Only Look Once）算法将目标检测问题转化为一个回归问题，通过将图像划分为网格并预测每个网格的边界框和类别，实现了实时的目标检测。这些算法在准确性和速度上都取得了显著的提升，成为当前无人机影像处理中最常用的深度学习目标检测算法。 2. 基于循环神经网络的深度学习目标检测算法
光学检测的综述
光学检测的综述
光学检测的综述
摘要
随着科学技术和⼯业的发展，测量检测技术在⾃动化⽣产、质量控制、机器⼈视觉、反求⼯程、CAD/CAM以及⽣物医学⼯程等⽅⾯的应⽤⽇益重要。传统的接触式测量技术存在测量⼒、测量时间长、需进⾏测头半径的补偿、不能测量弹性或脆性材料等局限性，因⽽不能满⾜现代⼯业发展的需要。
近年来由于光学⾮接触式测量技术克服了上述缺陷，其⾮接触、⾼效率、⾼准确度和易于实现⾃动化的特点，成为近年来测量技术研究的热点。本⽂介绍了多种基于各种测量原理的光学检测⽅法。
关键词:光学检测；三维测量; 数字相移;1.光电检测技术
光电检测技术以激光、红外、光纤等现代光电器件为基础，通过对载有被检测物体信号的光辐射（发射、反射、衍射、折射、透射等）进⾏检测，即通过光电检测器件接收光辐射并转换为电信号。由输⼊电路、放⼤滤波等检测电路提取有⽤的信息，再经过A/D变换接⼝输⼊微型计算机运算、处理，最后显⽰或打印输出所需检测物体的⼏何量或物理量[1]。如图1所⽰光电检测系统的组成。
图1 光电检测系统
光电检测技术的特点：–⾼精度：从地球到⽉球激光测距的精度达到1⽶。
–⾼速度：光速是最快的。
–远距离、⼤量程：遥控、遥测和遥感。
–⾮接触式检测：不改变被测物体性质的条件下进⾏测量。
–寿命长：光电检测中通常⽆机械运动部分，故测量装置寿命长。
–数字化和智能化：强的信息处理、运算和控制能⼒。
光电检测的⽅法：直接作⽤法差动测量法
补偿测量法
脉冲测量法
光电检测系统◆主动系统/被动系统(按信息光源分)
–主动系统
通过信息调制光源,或者光源发射的光受被测物体调制。如图2所⽰
图2 主动系统的组成框图–被动系统
光信号来⾃被测物体的⾃发辐射。如图3所⽰图3 被动系统的组成框图◆红外系统/可见光系统(按光源波长分)[2]
–红外系统多⽤于军事,有⼤⽓窗⼝,需要特种探测器。
–可见光系统多⽤于民⽤
◆点探测/⾯探测系统(按接受系统分)
–⽤单元探测器接受⽬标的总辐射功率。
目标检测综述
如上图所示，传统目标检测的方法一般分为三个阶段：首先在给定的图像上选择一些
候选的区域，然后对这些区域提取特征，最后使用训练的分类器进行分类。下面我们对这
三个阶段分别进行介绍。
(1) 区域选择 这一步是为了对目标的位置进行定位。由于目标可能出现在图像的任
何位置，而且目标的大小、长宽比例也不确定，所以最初采用滑动窗口的策略对整幅图像
进行遍历，而且需要设置不同的尺度，不同的长宽比。这种穷举的策略虽然包含了目标所
有可能出现的位置，但是缺点也是显而易见的：时间复杂度太高，产生冗余窗口太多，这
也严重影响后续特征提取和分类的速度和性能。 (实际上由于受到时间复杂度的问题， 滑动
窗口的长宽比一般都是固定的设置几个，所以对于长宽比浮动较大的多类别目标检测，即
便是滑动窗口遍历也不能得到很好的区域)
(2) 特征提取 由于目标的形态多样性，光照变化多样性，背景多样性等因素使得设
计一个鲁棒的特征并不是那么容易。 然而提取特征的好坏直接影响到分类的准确性。 (这个
阶段常用的特征有 SIFT、 HOG 等)
(3) 分类器 主要有 SVM, Adaboost 等。
总结：传统目标检测存在的两个主要问题： 一是基于滑动窗口的区域选择策略没有针对性，时间复杂度高，窗口冗余；
二是手工设计的特征对于多样性的变化并没有很好的鲁棒性。
对于传统目标检测任务存在的两个主要问题，我们该如何解决呢？
对于滑动窗口存在的问题 ， region proposal 提供了很好的解决方案 。 region
proposal (候选区域) 是预先找出图中目标可能出现的位置。但由于 regionproposal 利
用了图像中的纹理、边缘、颜色等信息，可以保证在选取较少窗口(几千个甚至几百个)
的情况下保持较高的召回率。这大大降低了后续操作的时间复杂度，并且获取的候选窗口
要比滑动窗口的质量更高(滑动窗口固定长宽比) 。比较常用的 region proposal 算法有
视频监控图像的运动目标检测方法综述
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文章编号：１００２—８６９２（２００８）０５—００７２—０５
视频监控图像的运动目标检测方法综述 ・综述・
丁忠校
（浙江警官职业学院，浙江杭＇ｋｌ＇ｌ ３１００１８）
【摘 要】详细论述了视频监控领域近年来的发展，从目标运动背景、目标运动特性、运动目标检测方法等方面分析了该方向的进
展情况，并指出了当前该研究方向上亟待解决的主要问题。 【关键词】智能监控；目标运动背景；运动目标特性：运动目标检测方法
【中图分类号】ＴＰ２７７；ＴＰ３９１．４１ 【文献标识码】Ａ
Ｓｕｒｖｅｙ ｏｎ Ｍｏｖｉｎｇ ０ｂｊｅｃｔ Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ Ｍｅｔｈｏｄｓ ｆｏｒ Ｖｉｄｅｏ Ｓｕｒｖｅｉｌｌａｎｃｅ Ｉｍａｇｅｓ
ＤＩＮＧ Ｚｈｏｎｇ—ｘｉａｏ （Ｚｈｅｊｉａｎｇ Ｐｏｌｉｃｅ Ｖｏｅｏｔｉｏｎａｌ Ａｃａｄｅｍｙ，Ｈａｎｇｚｈｏｕ ３１００１８，Ｃｈｉｎａ）
【Ａｂｓｔｒａｃｔ】Ｉｎ ｔｈｉｓ ｐａｐｅｒ，ｔｈｅ ｉｍｐｒｏｖｅｍｅｎｔｓ ｏｆ ｔｈｉｓ ｔｏｐｉｃ ｉｎ ｔｈｅ ｌａｓｔ ｓｅｖｅｒａｌ ｙｅａｒｓ ａｒｅ ｄｉｓｃｕｓｓｅｄ ｉｎ ｄｅｔａｉｌ ｆｒｏｍ ｔｈｒｅｅ ａｓｐｅｃｔｓ：ｎｏｖ—
ｉｎｇ ｏｂｊｅｃｔ ｂａｃｋｇｒｏｕｎｄ，ｍｏｖｉｎｇ ｏｂｊｅｃｔ ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ ａｎｄ ｍｏｖｉｎｇ ｏｂｊｅｃｔ ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ ｍｅｔｈｏｄｓ．Ａｔ ｔｈｅ ｅｎｄ ｏｆ ｔｈｅ ｓｕｒｖｅｙ，ｓｏｍｅ ｖｉｔａｌ ｐｒｏｂｌｅｍｓ ｏｆ ｈｕｍａｎ ｍｏｔｉｏｎ ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ ａｒｅ ｐｒｅｓｅｎｔｅｄ ａｎｄ ａｎａｌｙｚｅｄ． 【Ｋｅｙ ｗｏｒｄｓ】ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔ ｓｕｒｖｅｉｌｌａｎｃｅ；ｍｏｖｉｎｇ ｏｂｊｅｃｔ ｂａｃｋｇｒｏｕｎｄ；ｍｏｖｉｎｇ ｏｂｊｅｃｔ ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ；ｍｏｖｉｎｇ ｏｂｊｅｃｔ ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ ｍｅｔｈｏｄｓ
SAR图像配准方法综述
SAR图像配准方法综述
徐颖;周焰
【摘 要】随着SAR成像技术的不断发展和对SAR图像应用的迫切需求，涌现了大量的SAR图像配准方法。对国内外最新的SAR图像配准技术和方法进行了全面系统地梳理，总结了各类方法的特点，指出了当前研究存在的问题，展望了SAR图像配准的发展趋势。
【期刊名称】《地理空间信息》
【年(卷),期】2013(000)003
【总页数】5页(P63-66,72)
【关键词】合成孔径雷达;图像配准;综述
【作 者】徐颖;周焰
【作者单位】空军预警学院，湖北武汉430019;空军预警学院，湖北武汉430019
【正文语种】中 文
【中图分类】P208
合成孔径雷达（SAR）是一种全天时、全天候的高分辨率微波遥感成像雷达，SAR成像弥补了红外成像、可见光成像的缺陷，是天基侦查监视系统中不可缺少的重要的探测技术。SAR图像配准是不同的SAR图像之间融合的基础，也是SAR图像变化检测，提取感兴趣目标的基础，具有重要的研究意义和广泛的应用前景。前人针对遥感图像的配准方法已经进行了综述[1-3]，但尚无专门针对SAR图像配准进行综述的文献。为此，本文在分析SAR图像配准难点的基础上，将近年来的SAR图像配准方法进行了分类总结，比较各类方法的优缺点，指出目前SAR图像配准存在的问题，并展望了该领域的发展趋势。
1 SAR图像配准难点分析
SAR图像属于斜距投影的相干成像，因此在成像机理、辐射特性及几何特性上与可见光图像有很大差异[4]。虽然SAR图像配准技术与光学遥感图像配准技术在理论上有很大的相似性和可借鉴性，但与传统光学图像相比，SAR图像更难实现精确的配准，其主要原因为：
1）由于微波成像时照射角度、照射时间不同和照射场景中地物的变化等原因，导致SAR对相同场景的探测图像的纹理和灰度的不同；
2）相干成像系统不可避免地存在相干斑噪声对图像的精细结构、可分辨性和可理解性的破坏；
3）由于不同波段的SAR穿透能力不同，形成的图像对同一场景的描述会有不同的体现[5]。
图像变化检测实例及源代码
智能计算导论课程实验报告
2011年6月27日
智能计算导论课程实验报告 02085073
- 1 - 智能计算导论课程实验报告
1 实验结果
1.1 Berma
图 1-1 SAR图像1（1999.4）
图 1-2 SAR图像2（1999.2）
智能计算导论课程实验报告 02085073
- 2 -
图 1-3 变化检测结果
图 1-4 变化检测结果错误像素分布（包括漏检像素和错检像素）
表格 1-1 变化检测结果统计
总错误数
漏检个数
（FP） 错检个数（FN） 有效个数 图像大小 错误率
372 312 60 1095 301*301 0.41%
智能计算导论课程实验报告 02085073
- 3 - 1.2 墨西哥市郊
图 1-5 SAR图像1（2002.5）
智能计算导论课程实验报告 02085073
- 4 -
图 1-6 SAR图像2（2005.4）
智能计算导论课程实验报告 02085073
- 5 -
图 1-7 变化检测结果
智能计算导论课程实验报告 02085073
- 6 -
图 1-8 变化检测结果错误像素分布（包括漏检像素和错检像素）
表格 1-2 变化检测结果统计
总错误数 漏检个数（FP） 错检个数（FN） 有效个数 图像大小 错误率
5330 828 4502 21087 512*512 2.03%
2 结果分析
1. 由错误像素分布图，我们可以看出，大部分错误像素点集中在变化区域的边缘，这主要
与聚类的算法有关，改进聚类算法可以进一步减少错误像素点的个数。另外，也可以改
变领域位置指示集的形状，进而提升模糊差异图的精确度。
2. 针对不同的图像，对双边滤波器使用不同的参数，才能达到最好的效果。 智能计算导论课程实验报告 02085073
- 7 - 3 算法流程图
图 3-1 算法流程图
4 参考文献
1. Image Change Detection Algorithms: A Systematic Survey, Richard J. Radke, Member, IEEE,
遥感变化监测实验报告
一、实验目的
本次实验旨在通过遥感技术对某区域进行变化监测，分析该区域在特定时间段内的变化情况，验证遥感技术在环境监测和资源调查中的应用价值。
二、实验原理
遥感变化监测是利用遥感影像分析技术，通过对同一地区在不同时间获取的遥感影像进行比较，识别和分析区域内的变化信息。实验主要采用以下原理：
1. 光谱分析：遥感影像的光谱信息反映了地表物质的物理和化学特性，通过分析光谱变化可以识别地表物质的变化。
2. 图像处理：通过图像增强、滤波、分类等方法对遥感影像进行处理，提高图像质量和信息提取能力。
3. 变化检测：通过比较不同时间遥感影像的相似性，识别和分析区域内的变化信息。
三、实验数据
实验数据包括以下内容：
1. 遥感影像：选择不同时间段的遥感影像，如Landsat、Sentinel-2等。
2. 地理信息系统（GIS）数据：包括研究区域的行政区划、道路、水体等地理要素。
四、实验步骤
1. 数据预处理：对遥感影像进行辐射校正、几何校正等预处理，确保影像质量。
2. 图像处理：对遥感影像进行增强、滤波等处理，提高图像质量和信息提取能力。
3. 变化检测：采用图像差异法、变化向量分析（CVA）等方法，识别和分析区域内的变化信息。
4. 结果分析：对变化信息进行分类、统计分析，揭示区域变化规律。
五、实验结果与分析
1. 变化区域识别：通过变化检测，识别出研究区域内的变化区域，如城市扩张、土地退化、水体变化等。 2. 变化类型分析：对变化区域进行分类，分析不同类型变化的空间分布和时序变化规律。
3. 影响因素分析：结合GIS数据和社会经济数据，分析影响区域变化的主要因素。
六、结论
1. 遥感变化监测技术可以有效识别和分析区域内的变化信息，为环境监测、资源调查等领域提供科学依据。
2. 实验结果表明，遥感技术在城市扩张、土地退化、水体变化等领域的监测具有显著优势。
3. 遥感变化监测技术具有广泛应用前景，可为政府部门、企业和科研机构提供决策支持。
基于CCA差异图融合的SAR图像变化检测算法
基于CCA差异图融合的SAR图像变化检测算法
曲长文;李智;周强;刘晨;邓兵
【摘 要】针对SAR图像差异图融合方法操作繁琐、参数不能自适应选取、计算复杂这一问题,提出了基于典型相关分析(CCA)差异图融合的SAR图像变化检测算法.该算法首先构造比值图、对数比值图,然后经过中值滤波,将滤波后的比值图和对数比值图转化为列向量并将两组列向量进行线性组合,在典型相关极大的条件约束下,得到最佳的线性组合,再将此最佳线性组合的列向量转化为原差异图大小的矩阵,即可得到融合后的差异图.对融合后的差异图应用FCM聚类得到聚类效果图,而后对聚类效果图应用Growcut分割算法处理得到最终的变化检测结果.由实验仿真结果可以得出所提基于CCA差异图融合的SAR图像变化检测算法具有很高的变化检测精度,是适用可行的.
【期刊名称】《火力与指挥控制》
【年(卷),期】2018(043)012
【总页数】5页(P1-4,10)
【关键词】SAR图像;差异图融合;典型相关分析(CCA);FCM;Growcut;变化检测
【作 者】曲长文;李智;周强;刘晨;邓兵
【作者单位】海军航空大学电子信息工程系,山东烟台264001;海军航空大学电子信息工程系,山东烟台264001;海军航空大学科研部,山东烟台264001;海军航空大学电子信息工程系,山东烟台264001;海军航空大学电子信息工程系,山东烟台264001 【正文语种】中 文
【中图分类】TN958
0 引言
合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar，SAR）因其具有全天时、全天候、远距离、高分辨等优点，已经成为军事、农业、海洋等领域不可或缺的侦察手段[1]。SAR 图像变化检测[2]，是对经过配准的同一地点的多时相SAR图像进行对比分析研究，目的是获取此地区在形状、位置、数量及其他属性的变化情况。
由于SAR图像受到相干斑噪声[3]的影响非常严重，光学遥感的变化检测技术直接应用于SAR图像，效果不太理想[4]。SAR图像变化检测技术发展至今，比较后分类应用最为广泛[5]。比较后分类的关键是首先构造差异图，然后再对其进行分类进而得到最终的变化检测结果。差异图的构造[6-8]方法主要有图像比值法、图像差值法，图像直接融合方法等等。后来，有学者针对各种差异图存在各自的优缺点提出了将差异图融合的方法，并且取得了不错的效果。文献[9]中提出了基于参数权重的差异图融合方法，其中心思想为对同一地点两时相的两幅SAR图像构造差值图和对数比值图，取差值图中保留细节较好的部分及对数比值图中抗噪性能较好的部分按照不同的权重参数融合，得到融合后的差异图具有两者的优点，而后再进行变化检测处理。但是文中提出的方法，参数不能自适应地选取，使得此方法操作繁琐，具有一定的局限性。文献[10]中对差异图的融合做了进一步的改进，改进后的方法利用图像中像素点的灰度统计特性自适应地选取差异图融合的权值，方法更加简单易操作，并且提高了SAR图像变化检测的精度。受上述融合思路的启发，本文提出了一种基于典型相关分析的差异图融合SAR图像变化检测方法，实验验证了融合方法简单，运行效率高，在提高变化检测精度的同时有效地抑制了斑点噪声。
遥感旋转目标检测算法综述
遥感旋转目标检测算法综述
在遥感图像中，目标可能会因为视角的变化而发生旋转，这给目标检测带来了挑战。为了解决这一问题，研究者们提出了多种方法和算法，以下是其中一些常见的方法：
基于滑动窗口的方法：在图像上以不同的尺度和角度滑动窗口，通过分类器判断窗口中是否存在目标。这种方法简单直观，但计算量大且效果依赖于窗口的尺度和角度设置。
基于特征提取的方法：利用图像特征提取技术，如 SIFT、HOG、CNN
等，获取目标的特征表示，再通过分类器进行目标检测。这种方法能够较好地处理目标的旋转变化，但对特征提取的准确性和鲁棒性有一定要求。
基于区域提取的方法：利用图像的局部区域信息进行目标检测，如
Selective Search
方法。这种方法可以有效地处理目标的旋转变化，但对图像的局部区域信息有较高的要求。
基于深度学习的方法：利用深度学习技术，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等，学习图像中目标的特征表示，并通过回归或分类模型实现目标检测。这种方法在旋转目标检测上取得了显著的效果提升，但需要大量的标注数据和计算资源。
随着遥感技术的不断发展，旋转目标检测算法也在不断地改进和完善。未来，随着技术的进一步发展，旋转目标检测算法将会更加准确和高效。
非监督SAR图像变化检测研究最新进展
遥感信息
非监督ＳＡＲ图像变化检测研究最新进展
吴涛，陈曦，牛蕾，陶利
（中国电子科技集团公司第３８研究所，合肥２３００８８）
摘要：ＳＡＲ图像变化检测已经成为国内外研究热点，在多方面取得广泛应用。本文综述了ＳＡＲ图像非监督 变化检测技术研究的最新进展，从变化检测的基本流程出发，介绍了图像预处理、差异图提取、差异图分割的各类 算法。本文的归纳总结，将进一步加深研究人员对ＳＡＲ图像变化检测技术的认识，促进其在实际工作中的更好
运用。 关键词：ＳＡＲ；变化检测；非监督 ｄｏｉ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１ＯＯＯ一３１７７．２０１３．０１．０２１ 中图分类号：ＴＰ７９ 文献标识码：Ａ 文章编号：１０００—３１７７（２０１３）１２５—０１１０—０９
Ｌａｔｅｓｔ Ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ ｏｆ Ｒｅｓｅａｒｃｈ ｏｎ Ｕｎｓｕｐｅｒｖｉｓｅｄ Ｃｈａｎｇｅ
Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ ｉｎ ＳＡＲ Ｉｍａｇｅｓ
ＷＵ Ｔａｏ，ＣＨＥＮ Ｘｉ，ＮＩＵ Ｌｅｉ，ＴＡＯ Ｌｉ （Ｔｈｅ ３８ Ｒｅｓｅａｒｃｈ Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ ｏｆ Ｃｈｉｎａ Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ Ｇｒｏｕｐ Ｃｏｒｐｏｒａｔｉｏｎ，Ｈｇｆｅｉ ２３００８８）
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｕｎｓｕｐｅｒｖｉｓｅｄ ｃｈａｎｇｅ ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ ｉｎ ＳＡＲ ｉｍａｇｅｓ ｉｓ ａ ｈｏｔ ｔｏｐｉｃ，ａｎｄ ｉｔ ｈａｓ ｂｅｅｎ ｗｉｄｅｌｙ ｕｓｅｄ ｉｎ ｓｅｖｅｒａｌ ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ． Ｔｈｉｓ ｐａｐｅｒ ｒｅｖｉｅｗｅｄ ｔｈｅ ｌａｔｅｓｔ ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ ｏｆ ｒｅｓｅａｒｃｈ ｏｎ ｕｎｓｕｐｅｒｖｉｓｅｄ ｃｈａｎｇｅ ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ ｉｎ ＳＡＲ ｉｍａｇｅｓ．Ｂｅｇｉｎｎｉｎｇ ｗｉｔｈ ｔｈｅ ｂａｓｉｃ ｆｌｏｗ ｏｆ ｃｈａｎｇｅ ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ，ｉｔ ｉｎｔｒｏｄｕｃｅｄ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ ａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ ｏｆ ｉｍａｇｅ ｐｒｅｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ，ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅ ｉｍａｇｅ ｅｘｔｒａｃｔｉｏｎ ａｎｄ ｄｉｆｆｅｒ— ｅｎｃｅ ｉｍａｇｅ ｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ．Ｔｈｉｓ ｓｕｍｍａｒｙ ｗｉｌ１ ｈｅｌｐ ｒｅｓｅａｒｃｈｅｒｓ ｓｔｒｅｎｇｔｈｅｎ ｔｈｅｉｒ ｉｎｓｉｇｈｔ ｉｎｔｏ ｃｈａｎｇｅ ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ ｔｅｃｈｎｉｑｕｅ ｉｎ ＳＡＲ ｉｍａｇｅｓ，ａｎｄ ｐｒｏｍｏｔｅ ＳＡＲ ｃｈａｎｇｅ ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ． Ｋｅｙ ｗｏｒｄｓ：ＳＡＲ；ｃｈａｎｇｅ ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ；ｕｎｓｕｐｅｒｖｉｓｅｄ