非下采样Contourlet域融合和参数化内核图割的SAR图像无监督水灾变化检测

摘要：

目的 基于非下采样Contourlet变换(NSCT)融合策略可以有效地抑制背景信息增强变化区域的信息.但是融合后图像具有复杂的统计特征,传统的基于统计特征的变化检测难以实现.基于参数化内核图割的遥感图像分割不受统计特征的限制.为此提出了一种基于NSCT融合和参数化内核图割的SAR图像无监督水灾变化检测新算法.方法 将均值比差异图像和对数比差异图像采用基于NSCT的融合算法进行融合,将融合后的差异图像采用参数化内核图割算法进行前景/背景的分割,得到最终的变化检测结果.结果 融合后的差异图像利用前两种差异图像的互补信息提高了变化检测精度.算法不受统计模型限制,不需要先验知识,适用性强.结论 实验结果表明,本文算法的检测精度优于传统的变化检测方法.

关键词：NSCT融合、参数化内核、图割、变化检测、SAR图像

所属期刊栏目：19

分类号：TP751.1(遥感技术)

资助基金：教育部促进与美大地区科研合作与高层次人才培养项目20101595

在线出版日期：2014-07-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：971-978