利用Brushlet变换进行SAR图像变化检测.pdfVIP

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2017-10-09 发布于北京
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利用Brushlet变换进行SAR图像变化检测.pdf

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2013年12月西安电子科技大学学报(自然科学版) Dec．2013 第40卷第6期 JOURNALOFXIDIANUNIVERSITY V01．40No．6 doi：10．3969／j．issn．1001—2400．2013．06．012 利用Brushlet变换进行SAR图像变化检测颜学颖，焦李成，王凌霞 (西安电子科技大学智能感知与图像理解教育部重点实验室，陕西西安 710071) 摘要：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．关键词：图像变化检测；Brushlet变换；各向异性；阈值分割文献标识码：A 中图分类号：TP751．1 文章编号：1001—2400(2013)06—0067—07 SAR detectionbasedonBrushlet imagechange transform YAN Xueying，JIAOLicheng，WANGLingxia ofEducationLab．of and (Ministry Key IntelligentPerception ImageUnderstanding，XidianUniv．，Xi’an710071，China) Abstract：Thetraditionaldetectionmethodhasa for characterandlow change pooraccuracysimilarity capture direction-resolution．Inthis new2D-OtsuSAR detectionmethodis basedonthe paper，a imagechange proposed BrushlettransformandGaborwindow．T}lismethodcombinesthelocal Gabor overcomplete anisotropicweighted nonlinearmean inthe Brushletdomainandlinearcombinationwith procedureovercomplete theminimummean errorinthe domaintoobtainmeancharacterafterthe noiseis resolvesthe squared original speckle removed，which can thetextureofeach oflowdirection-r