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公开(公告)号：CN102800074B
公开(公告)日：2014-12-03
申请号：CN201210241422.9
申请日：2012-07-12
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开一种基于轮廓波变换的SAR图像变化检测差异图生成方法。实现过程主要包括：先对两幅经预处理的不同时间相同地域的SAR图像构造对数比值图像和均值比值图像；用Contourlet变换处理使其生成对应的Contourlet系数；依不同融合规则分别对两幅图像系数分高频和低频进行计算；对融合后的Contourlet系数进行逆Contourlet变换生成变化差异图。本发明利用均值比值图像和对数比值图像分别提取其高频和低频的不同特点，基于Contourlet变换的图像融合充分利用了各源图像互补信息，使SAR图像变化检测得到更好结果，获得了较低的检测错误率，抑制图像噪声，提高分析精度。与其它差异图生成方法对比，本发明噪声抑制力强，边缘保持佳，变化信息得以最大程度保留。
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公开(公告)号：CN102779346A
公开(公告)日：2012-11-14
申请号：CN201210231787.3
申请日：2012-07-05
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明公开一种基于改进C-V模型的SAR图像变化检测方法，主要解决现有技术检测结果精度低的问题。其实现过程为：对同一地域不同时间获取的两幅SAR图像，用对数比方法构造差异图；初始化水平集函数为符号距离函数，根据水平集函数值的正负将差异图区域分为两个区域；分别计算两个区域的灰度均值；根据水平集函数和两个区域的灰度均值，构建包含基于全局区域信息的能量函数和距离正则项的总能量函数；通过不断更新水平集函数的值获得总能量函数最小值，得到变化检测结果图。本发明用水平集函数表示轮廓曲线，通过更新水平集函数的值，使轮廓曲线朝着变化区域边界处演化，具有全局优化性和抗噪声性，提高了检测结果的精度，可用于灾害评估和环境检测。
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公开(公告)号：CN102750705A
公开(公告)日：2012-10-24
申请号：CN201210234076.1
申请日：2012-07-08
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明公开一种基于图像融合的光学遥感图像变化检测方法，主要解决现有变化检测技术检测结果精度不高的问题。其实现过程为：对同一地域不同时间获取的两幅光学遥感图像预处理后，分别构造差值法差异图和比值法差异图；对这两幅差异图分别进行N层小波分解后获取各分解层高频带和低频带的小波系数；对高频带和低频带的小波系数分别用不同的融合算子融合处理，得到高频带和低频带的融合小波系数；对高频带和低频带的融合小波系数进行逆变换得到融合后差异图；运用模糊局部C均值聚类法分割融合后的差异图，得到变化检测结果。本发明通过提高光学遥感图像的差异图性能，提高了检测结果的精度，可用于自然灾害评估和环境检测。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN102938071A
公开(公告)日：2013-02-20
申请号：CN201210346772.1
申请日：2012-09-18
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开一种基于非局部均值的SAR图像变化检测模糊聚类分析方法。实现过程主要包括：输入一幅由两幅不同时间相同地域的SAR图像的差异图；按全局快速模糊C均值聚类(FGFCM)算法中的相似性度量指标修正差异图像素值，得到局部空间信息像素值矩阵；对差异图作非局部均值处理生成非局部滤波的像素值矩阵；对上述两个矩阵加权求和生成完整的像素值矩阵；运用FGFCM算法对其进行聚类，生成变化检测二值结果图，整体完成对两幅SAR图像的变化检测。本发明兼顾了图像局部空间信息和非局部均值信息，并将其有机结合，使图像分析的聚类过程中既有效克服噪声影响并保留图像细节，得到更为精确的差异图分析结果。
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公开(公告)号：CN102930519B
公开(公告)日：2015-09-02
申请号：CN201210346773.6
申请日：2012-09-18
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06T5/50
Abstract: 本发明公开一种基于非局部均值的SAR图像变化检测差异图生成方法。实现过程主要包括：先对经过预处理的两幅不同时间相同地域的SAR图像构造比值图，然后求出比值图的平滑指数矩阵，接着对两幅SAR图像运用非局部均值滤波，再将非局部均值处理后的两幅图像作比值运算，再将平滑指数作为权重对比值和非局部均值滤波比值图求和，最后生成差异图像。本发明在生成差异图阶段利用图像平滑指数特性，在平滑指数大的图像边缘，充分发挥像素值本身的决定性作用，保持差异图边缘信息，在平滑指数小的匀质区域，用非局部均值对其像素进行修正，可以有效抑制噪声，更好地表示变化真实情况，得到质量更佳的差异信息图，保证了后续分析能有较好的结果。
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公开(公告)号：CN102938071B
公开(公告)日：2015-06-03
申请号：CN201210346772.1
申请日：2012-09-18
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开一种基于非局部均值的SAR图像变化检测模糊聚类分析方法。实现过程主要包括：输入一幅由两幅不同时间相同地域的SAR图像的差异图；按全局快速模糊C均值聚类(FGFCM)算法中的相似性度量指标修正差异图像素值，得到局部空间信息像素值矩阵；对差异图作非局部均值处理生成非局部滤波的像素值矩阵；对上述两个矩阵加权求和生成完整的像素值矩阵；运用FGFCM算法对其进行聚类，生成变化检测二值结果图，整体完成对两幅SAR图像的变化检测。本发明兼顾了图像局部空间信息和非局部均值信息，并将其有机结合，使图像分析的聚类过程中既有效克服噪声影响并保留图像细节，得到更为精确的差异图分析结果。
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公开(公告)号：CN102800074A
公开(公告)日：2012-11-28
申请号：CN201210241422.9
申请日：2012-07-12
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开一种基于轮廓波变换的SAR图像变化检测差异图生成方法。实现过程主要包括：先对两幅经预处理的不同时间相同地域的SAR图像构造对数比值图像和均值比值图像；用Contourlet变换处理使其生成对应的Contourlet系数；依不同融合规则分别对两幅图像系数分高频和低频进行计算；对融合后的Contourlet系数进行逆Contourlet变换生成变化差异图。本发明利用均值比值图像和对数比值图像分别提取其高频和低频的不同特点，基于Contourlet变换的图像融合充分利用了各源图像互补信息，使SAR图像变化检测得到更好结果，获得了较低的检测错误率，抑制图像噪声，提高分析精度。与其它差异图生成方法对比，本发明噪声抑制力强，边缘保持佳，变化信息得以最大程度保留。
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公开(公告)号：CN102930519A
公开(公告)日：2013-02-13
申请号：CN201210346773.6
申请日：2012-09-18
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06T5/50
Abstract: 本发明公开一种基于非局部均值的SAR图像变化检测差异图生成方法。实现过程主要包括：先对经过预处理的两幅不同时间相同地域的SAR图像构造比值图，然后求出比值图的平滑指数矩阵，接着对两幅SAR图像运用非局部均值滤波，再将非局部均值处理后的两幅图像作比值运算，再将平滑指数作为权重对比值和非局部均值滤波比值图求和，最后生成差异图像。本发明在生成差异图阶段利用图像平滑指数特性，在平滑指数大的图像边缘，充分发挥像素值本身的决定性作用，保持差异图边缘信息，在平滑指数小的匀质区域，用非局部均值对其像素进行修正，可以有效抑制噪声，更好地表示变化真实情况，得到质量更佳的差异信息图，保证了后续分析能有较好的结果。
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