基于图像分割的SAR图像变化检测算法及实现

本文提出一种基于图像分割的变化检测方法,该方法首先根据SAR图像统计特性进行图像分割,然后对两幅SAR图像的分割图进行融合,用相同的区域分割来描述两幅图像,再利用区域灰度和纹理等信息构造图像变化函数,用变化函数对图像进行变化检测判别,最后利用合成孔径雷达(SAR)图像进行的试验,并和变化矢量分析方法(CVA)进行比较,得到了很好的效果。     

基于视觉注意机制的UWB SAR叶簇隐蔽目标变化检测

在超宽带合成孔径雷达叶簇隐蔽目标检测中,传统的UWB SAR图像变化检测方法易受图像灰度值起伏和成像条件变化的影响,致使现有的变化检测算法的性能下降.本文根据人类视觉系统的生理结构和认知特点,提出了一种基于视觉注意机制的叶簇隐蔽目标变化检测算法.该方法使用视觉注意模型,将图像的多尺度特征信息融合为单幅视觉显著图像,并利用图像局部邻域信息和目标的空间相关特性对视觉显著图中视觉注意焦点进行分层筛选和变化检测.实验结果表明:本文中基于视觉注意机制的变化检测方法可以有效检测多时相UWB SAR图像中的叶簇隐蔽目标,较之传统的基于统计原理的变化检测方法,其检测速度更快,且对场景复杂的UWB SAR图像亦具有鲁棒性.     

基于MRF模型的SAR图像变化检测研究

SAR图像变化检测可以广泛应用于国民经济和国防建设的很多领域,已成为遥感领域中研究的热点之一.现有的SAR图像变化检测算法在变化检测过程中仅仅考虑不同时相图像数据的单一像素信息,未考虑图像像素间的空间依赖关系,检测结果易受SAR图像噪声的影响,检测精度很低.文中将能够描述图像相邻坐标之间状态的依赖关系,表达图像局部统计特征的MRF模型引入到SAR图像变化检测算法中,实验结果表明,该算法极大地提高了检测精度,且对图像噪声有很强的鲁棒性.     

基于NSCT和FCM聚类的SAR图像无监督变化检测

提出了一种基于非下采样Contourlet(NSCT)和模糊C-mean聚类(FCM)的SAR图像无监督变化检测算法。首先利用基于NSCT的SAR图像去噪算法分别对两时相SAR图像进行高频系数去噪,然后利用去噪后的高频系数和低频系数构造差异图像,有效地去除了噪声对变化检测结果的影响,最后基于FCM算法实现了图像变化区域和非变化区域的分类。该算法不受变化类和非变化类统计分布的限制,不需要先验知识,适用性强。将本文算法与NSCTKFCM和UDWTKMEAN进行比较,实验证明,本文算法不仅能够很好地保留变化区域的细节和准确检测变化区域的边沿,而且对噪声有更好的鲁棒性。     

基于自适应约束阈值的SAR图像突变性变化检测

本文改进了一种阈值选择算法,并基于该算法提出一种SAR图像水灾变化检测方法。对实测SAR图像数据集的变化检测结果表明,本文所提方法不仅提高了定量评价指标,还较好地保留了变化区域的细节信息,变化区域边缘趋于真实,改善了视觉效果,变化检测性能优于其他相关方法。     

基于邻域信息的SAR图像变化检测

为了减少合成孔径雷达(SAR)图像中乘性斑点噪声对变化检测结果的影响,充分地利用了像素的邻域信息。首先使用邻域比值(NR)方法构造差异图像,然后提出基于邻域信息的模糊C均值聚类(FCM)算法。NR算子在构造差异图像时能够较好地保留图像信息并抑制噪声的干扰。同时将邻域信息引入到FCM算法的目标函数,以邻域加权距离改进了FCM算法在欧式距离计算中的不足,并约束了隶属度函数,减少了噪声对邻域中心像素的干扰。通过以上考虑像素邻域信息的算法,得到了差异图像的聚类结果,从而实现了SAR图像的变化检测。实验结果表明,所提算法较传统的FCM和K-means聚类算法,可以较好地保留图像变化区域的信息,同时提高了SAR图像变化检测的准确度。     

二维匹配滤波实现多角度SAR成像

 多角度SAR图像能够更全面描述目标不同角度下的特征信息,对目标识别具有重要意义.实现多角度SAR成像需要解决两个问题,一是在多角度测量模式下,传统成像算法的远场条件不能满足,成像散焦严重;二是空间采样不连续使得基于傅里叶变换的成像算法产生很高的旁瓣.本文利用二维匹配滤波函数的聚焦功能实现多角度SAR成像.通过调整成像参考点位置构造二维匹配函数,然后将测量数据用匹配函数进行滤波.与传统SAR成像算法相比,本文提出的多角度SAR成像算法突破了空间采样必须均匀和连续的束缚,更具有普适性.实验结果表明本文算法不仅能够实现多角度SAR成像,提高成像分辨率,而且多角度SAR图像能够描述目标散射特征的空间变化.     

利用多尺度融合的SAR图像变化检测方法

为充分利用图像的细节信息,提高变化检测算法的鲁棒性和稳健性,本文融合了多个尺度间的特征,提出了一种自适应SAR图像变化检测方法。首先采用小波函数对对数比差异图进行多尺度分解,而后采用独立重构的方式,得到不同尺度下的重构图像。接着采用均值循环迭代分割算法,以甄别变化区域与未变化区域。最后将不同尺度下的判别结果,采用马尔科夫随机场融合的方式,来获取最终的变化二值图。通过对不同尺度下的图像进行融合,该方法不仅有效地利用了尺度信息,而且对边缘的检测更加细致。实验结果表明该算法能够有效地提高SAR图像变化检测的精度和鲁棒性。      

基于极化似然比的极化SAR影像变化检测

由于数据获取困难等问题,目前SAR影像变化检测方法多基于幅度,而较少引入极化信息.针对此方面的不足,以极化SAR数据为研究对象,在分析多极化SAR影像极化特征及其分布模型的基础上,构建极化似然比检验模型,以此进行不同时相的多极化SAR数据地表地物变化程度分析,通过设定恒虚警率确定变化区域,最后考虑地物空间信息剔出斑点噪声引起的孤立检测结果.利用多极化SAR数据进行算法的验证,并与图像比值法进行比较,实验表明:基于极化似然比方法可以有效区分地物的变化情况,且变化检测精度要优于图像比值法.     

基于NSCT域图像融合改进算法的SAR图像无监督变化检测

为了降低合成孔径雷达(SAR)遥感图像变化检测总 误差数以及获取更好的变化检测结果,提出了一种基于非下采样轮廓变换(NSCT)域图像融合 改进算法的SAR图像无监督变化检测方法。首先用两时相遥感图像构造得到对数比值 和均值比值两种差异图,并 经过NSCT分解得到各自的高低频系数;然后对两差异图中的低频系数均采用最大梯度平方和 规则进行融合,高频 系数均采用加权规则进行融合,再利用逆NSCT融合得到最终差异图;最后用模糊局部信息C 均值聚类(FLICMC)算法实现对图像变化区 域与非变化区域的分类。通过对真实遥感数据集与模拟遥感数据集的研究表明,本文算法能 够有效抑制斑点噪声对 检测结果的影响,并且不受变化类和非变化类统计分布的限制,不需要先验知识,适用性强 ,可以得到较好的检测 效果。与DWT2-FLICMC、MRF-FCMC算法相比,本文算法具有更高的检测精度和较少的算法 运行时间。     

基于邻域统计分布变化分析的UWB SAR隐蔽目标变化检测

该文针对载机不同航迹条件下所得多时相UWB SAR图像灰度值存在较大起伏,严重影响了基于像素灰度值差异的变化检测算法性能,提出了一种基于邻域统计分布变化分析的UWB SAR隐蔽目标变化检测方法。该方法将Gram-Charlier展开理论同秩序滤波器相结合对多时相图像中每个像素邻域的统计分布进行估计,进而借助K-L散度理论对多时相图像邻域统计分布变化进行定量分析以检测目标对应的变化区域。实验结果表明,该文方法能够更好地适应不同航迹UWB SAR图像间灰度起伏的影响,取得更好的检测结果。     

基于二维概率密度函数比较的SAR图像变化检测方法

该文将传统区域统计分布特征变化检测方法拓展到2维特征空间,提出一种基于2维概率密度函数比较的SAR图像变化检测方法。该方法首先将观测区域内相邻像素的灰度值组合成2维观测矢量,而后采用2维Gram- Charlier展开式对观测矢量在不同时相图像中的2维概率密度函数分别进行估计,在此基础上,借助K-L散度理论对2维概率密度函数在不同时相图像间的变化大小进行定量分析以实现变化检测。实验结果表明,与传统方法相比,该文方法具有更优的检测性能。     

Change detection in synthetic aperture radar images based on image fusion and fuzzy clustering

This paper presents an unsupervised distribution-free change detection approach for synthetic aperture radar (SAR) images based on an image fusion strategy and a novel fuzzy clustering algorithm. The image fusion technique is introduced to generate a difference image by using complementary information from a mean-ratio image and a log-ratio image. In order to restrain the background information and enhance the information of changed regions in the fused difference image, wavelet fusion rules based on an average operator and minimum local area energy are chosen to fuse the wavelet coefficients for a low-frequency band and a high-frequency band, respectively. A reformulated fuzzy local-information C-means clustering algorithm is proposed for classifying changed and unchanged regions in the fused difference image. It incorporates the information about spatial context in a novel fuzzy way for the purpose of enhancing the changed information and of reducing the effect of speckle noise. Experiments on real SAR images show that the image fusion strategy integrates the advantages of the log-ratio operator and the mean-ratio operator and gains a better performance. The change detection results obtained by the improved fuzzy clustering algorithm exhibited lower error than its preexistences.     

基于局部熵的红外图像小目标检测

文中采用红外图像的局部熵变化为检测准则,确定红外图像小目标位置,对较大的红外图像目标,局部熵突变发生在目标边缘,用本方法也可确定目标边缘。文章给出了算法的实现过程,最后,用海上红外小目标真实图像进行了实验,得到了满意的结果。     

光照突变补偿在视频序列运动目标检测中的应用

针对光照突变情况下视频序列运动目标检测精度低 、误检多等问题,提出一种结合光照补偿的检测算 法。算法利用色差不变量提取稳定的背景区域,并结合历史前景信息判定光照突变程度。采 用对角模型补 偿光照突变的图像序列,对全局与局部光照突变分别运用区间估计与码本聚类方法计算补偿 参数,最后利用 背景减除法实现运动目标的检测。与典型算法进行对比的实验结果表明,本文算法具备较高 的检测精度与稳定性,适用于动态场景中的运动目标检测。     

一种基于局部分形维的CFAR检测算法

目标检测是图像处理领域和计算机视觉中一项非常重要的研究课题.针对光学遥感图像自然背景下人造目标检测中检测时间长,虚警率偏高的问题,本文提出一种基于局部分形维的CFAR检测算法.该算法首先引入重标极差分析法,把图像的局部窗转化为一维序列的形式,且通过对一维序列极差和偏差的运算得到反映图像局部纹理特征的局部分形维,并以此构造出图像的分维像.然后在分维像基础上进行快速CFAR检测,确定滑窗中心点像素是否为目标像素.最后对目标像素进行聚类以提取感兴趣目标区域.利用本文提出的算法对不同地区的光学图像进行了大量的实验,得到了较好的检测结果.实验结果证明了该算法在高分辨光学图像中能有效、快速地地检测自然背景中的人造目标.与传统的人造目标检测算法相比,本文提出的算法能有效地减少检测时间,降低虚警率.     

A novel sensing device for obtaining an omni-directional image of three-dimensional objects

In most of the sensor-based tasks such as assembly, object recognition and environment detection, occlusion has been a major hindrance to extract exact necessary information. However, the occlusion problem is of an inherent nature in visual sensing and unavoidable. To date, local information alone had to suffice most of the researchers’ interest. However, this local information alone is not suitable for detecting objects with complicated shapes. This is attributable to the fact that it can detect only a local scene along a fixed viewing direction.In this paper, we propose a new sensing device which can detect an omni-directional image of an object of interest. It consists of a pair of conic mirrors and a camera. The conic mirrors are configured such that the 2π image of an object is collected and then, projected onto the camera, which is the sensing principle of the sensing system. To evaluate performance of the proposed visual sensing system, a series of experiments are executed. System performance sensitivity is analyzed for various system parameters such as distance between mirrors and the vertex angle of conic mirrors.