基于分形维数的SAR图像变化检测

斑点噪声是合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)相干成像所固有的,且不可避免的.为了尽可能地抑制斑点噪声对SAR图像变化检测的影响,利用分形维数方法对SAR图像的变化检测进行了研究,并提出了一种基于SAR图像分形维数的变化检测算法,该算法对SAR图像斑点噪声不敏感.并对计算分形维的滑动窗大小的选择进行了研究.用实测SAR图像进行了验证实验,结果表明分形维数可以用于SAR图像变化检测,它是一种新的SAR图像变化检测的方法与途径;同时,滑动窗大小的选择对SAR图像检测结果有影响.     

基于多重差异特征网络的街景变化检测

街景变化检测对于自然灾害破坏和城市发展变化的研究起着重要作用.其主要目标是将成对的输入图片中变化的区域标注出来,其实质是二分类的语义分割问题.不同时间拍摄的街景图片可能受到如光线、天气、背景噪声、视角误差等诸多干扰因素的影响,这给传统的变化检测方法带来挑战.针对该问题,提出了一种新的神经网络模型(Multiple Difference Features Network,MDFNet).该模型首先使用孪生网络提取成对输入图片的不同深度特征,并使用差异模块对相同深度特征计算差异,以此有效获得不同尺度的变化信息;然后通过JPU模块融合多重差异特征,在不损失细节信息的情况下提取其深层语义信息;最后使用金字塔池化模块结合全局和局部信息生成二分类的变化检测图像.在PCD数据集上的GSV和TSUNAMI部分分别采用5折交叉验证法对模型进行实验,实验结果表明,MDFNet获得了0.787和0.862的F-score,相比排名第二的DOF-CDNet方法,其值提高了约11.9％和2.9％,同时其能够更精准地分割变化细节.因此,所提模型可以有效应对干扰,对于复杂场景也具备优秀的检测能力.     

基于RGB动态纹理的人群活动变化检测

为了快速准确地检测人群活动的变化,给出一种基于RGB动态纹理的人群视频图像序列检测算法。该方法首先提取视频序列图像RGB三个通道的动态纹理特征并级联起来,然后用滑窗法量化视频序列之间的差异,从而构造人群活动变化曲线。实验结果表明,所给方法能够有效地检测出人群活动的变化,并快速浏览人群行为的变化趋势。     

视频序列中运动对象检测技术的研究现状与展望*

将运动对象检测技术分为变化检测、运动检测和特征检测三类,介绍了各类技术的思想,对现有方法进行了归类,指出各方法的本质区别,从理论和实验两方面剖析其优势和不足并指出了适用场合。讨论了目前视频运动对象检测技术存在的问题,展望了未来的发展方向。     

基于特征增强的光学遥感图像建筑物变化检测

遥感图像变化检测是识别同一区域前后时段两张图像之间像素级变化,能够精确判断目标区域状态变化。现有的遥感图像变化检测方法是在不同时间流中引入注意力机制来强化变化区域图像特征,并将其叠加以实现特征融合,不能有效地挖掘与应用不同时间流特征之间的关系。基于特征提取网络,提出一种在时间维度上基于像素位置偏移的图像特征差异增强方法。该方法可学习不同时相图像特征之间对应区域的像素变化偏移量,增强单时相特征图中发生变化区域和无关区域之间的特征差异。在此基础上,构建一个针对光学遥感图像中建筑物变化的检测框架,以ResNet18网络和多层感知机结构分别作为编码器、解码器,在LEVIR-CD、LEVIR-CD+和S2Looking 3个公开数据集上进行实验,结果表明,基于特征增强的图像变化检测方法的F1值分别为90.74%、86.11%和62.25%,相比目前最优的BIT方法分别提高了1.43、3.31和0.4个百分点。     

遥感影像变化检测方法综述及展望

变化检测技术是遥感应用领域的一个重要研究方向。本文首先对常见的变化检测方法进行了概括性介绍与优缺点评述,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,展望了一种基于影像分割的变化检测方法:在仅对其中一个时相影像进行分割的基础上,建立了两时相影像间的对应图斑单元与变化判别规则,实现图斑单元间的直接比较来提取变化信息。并分析了基于分割的变化检测方法与像素级变化检测方法相比具有的优势。     

面向对象的土地利用变化检测方法研究

利用分类后比较法进行土地利用变化检测时,常用的自动分类方法只能利用遥感数据的光谱信息,分类精度较低,本文在此基础上将面向对象的分类方法引入到变化检测中。该方法综合利用遥感数据光谱信息、纹理特征、拓扑关系和专题信息,在进行多尺度分割获取对象后的基础上,通过对对象的目视识别选择样本来进行分类。利用面向对象的方法成功检测出了所选取的试验区十年间的土地利用变化信息,得到了较为满意的结果,为土地资源可持续利用提供了依据。     

可视化户外智能监控系统的设计和实现

针对目前流行的可视化监控系统存在的缺陷,研制并实现了一种利用计算机系统辅助宪成运动目标的自动检测和分类的智能化监控系统,并针对户外监控场景复杂、干扰大,人体识别困难的问题,提出了背景图象更新、检测块、提取函数、特征点等概念,以及影子模式的投影直方图技术,基于时空信息的累加和技术解决户外复杂背景下的人体识别困难,以降低户外监控的漏警率和误警率。     

DML-Diff: content-based change detection algorithm for XML documents

目前国际上对变化检测算法的研究主要集中于在效率或空间上的优化,变化检测的精确程度不能令人满意,比如不能准确定位改变的文字等.通过将XML文档的树型结构和文本之间相似度相结合,提出了一种新颖的面向文本内容的变化检测算法DML-Diff,重点突出了文本内容的变化,使得变化检测结果更精确.     

土地利用/土地覆盖遥感变化检测方法新进展

土地利用/土地覆盖变化检测是资源环境研究中的一个重要方面,准确、及时的变化信息为人类资源环境的生产和管理提供了决策支持。遥感技术具有实时、快速、覆盖范围广、多光谱、周期性等特点,给土地利用/土地覆盖变化检测提供了理想的数据基础。人类社会的发展对土地利用/土地覆盖变化检测的精度与效率不断提出新的要求,这也使得一些新技术、新方法引入到变化检测中。这些新技术新方法提高了土地利用/土地覆盖变化检测的精度,但在效率方面有待进一步研究。