基于Contourlet变换和ICA的多时相遥感图像变化检测

摘要：

为了提高多时相遥感图像变化检测的精确度和运算效率,本文提出了一种基于Contourlet变换和独立分量分析(ICA-Independent component analysis)的变化检测算法.利用Contourlet变换多尺度、多方向性和各向异性等性质,对图像数据进行多尺度分解,再对分解后的数据进行独立分量分析,利用改进的基于牛顿迭代的固定点ICA算法分离出互相独立的数据分量,然后将分离后的数据分量转变成图像分量,最终对变化图像分量经阈值分割实现变化检测.实验结果表明,与现有的基于PCA、基于ICA、基于小波变换与ICA三种变化检测算法相比,本文算法能有效地分离出变化信息,减少了计算的复杂性,得到的变化图像具有更高的精确度,且对背景有较强的稳健性.

关键词：多时相遥感图像、变化检测、Contourlet变换、独立分量分析

所属期刊栏目：59

分类号：P237(摄影测量学与测绘遥感)

资助基金：国家自然科学基金项目61573183,江苏省大数据分析技术重点实验室开放基金KXK1403,城市空间信息工程北京市重点实验室经费项目2014203,国土资源部地学空间信息技术重点实验室开放基金KLGSIT2015-05,江西省数字国土重点实验室开放研究基金项目DLLJ201412,江苏高校优势学科建设工程项目联合资助.

在线出版日期：2016-05-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页码：1284-1292