10.3969/j.issn.1001-2400.2013.06.012
利用Brushlet变换进行SAR图像变化检测
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.
图像变化检测、Brushlet变换、各向异性、阈值分割
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TP751.1(遥感技术)
国家自然科学基金资助项目61173092,61072106,60971128,61077009,60972148,60970066,61003198,61001206,61050110144;高等学校学科创新引智计划111计划资助项目B07048;教育部“长江学者和创新团队发展计划”资助项目IRT1170
2013-12-31（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共7页
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