利用Brushlet变换进行SAR图像变化检测

• 作者: 焦李成 王凌霞 颜学颖
• 来源期刊: 西安电子科技大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 图像变化检测 Brushlet变换 各向异性 阈值分割
• 年，卷（期）: 2013,（6）
• 页码范围: 67-73
• 页数: 7页
• 分类号: TP751.1
• 字数: 4540字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-2400.2013.06.012

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	焦李成	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	514	14586	52.0	103.0
2	颜学颖	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	10	47	4.0	6.0
3	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	7	41	4.0	6.0