基于Treelet變換的遙感圖像變化檢測(cè)方法研究.pdf

1、遙感圖像變化檢測(cè)是指通過(guò)分析來(lái)自同一地區(qū)不同時(shí)刻的多幅遙感圖像，鑒定其狀態(tài)差異的過(guò)程。隨著遙感技術(shù)和信息處理技術(shù)的快速發(fā)展，遙感圖像變化檢測(cè)已經(jīng)成為遙感圖像研究的一個(gè)重要方向，并廣泛應(yīng)用于各個(gè)領(lǐng)域，如土地利用和覆蓋、城市規(guī)劃、環(huán)境監(jiān)測(cè)、農(nóng)作物監(jiān)測(cè)、軍事偵察等。
　　 本論文以Treelet變換為核心，圍繞著如何從單波段兩時(shí)相遙感圖像中獲取變化信息展開研究，完成了如下三個(gè)方面的工作：
　　 (1)提出了一種基于Treele

2、t曲波域去噪的遙感圖像變化檢測(cè)方法。首先采用Treelet自適應(yīng)的對(duì)對(duì)數(shù)差異圖像進(jìn)行曲波域去噪，其次通過(guò)曲波域低頻信息計(jì)算分類閾值，然后分別對(duì)直接差異圖像和重構(gòu)圖像進(jìn)行分類，最后通過(guò)融合得到變化檢測(cè)結(jié)果圖。通過(guò)對(duì)一組模擬數(shù)據(jù)集和四組真實(shí)遙感數(shù)據(jù)集的實(shí)驗(yàn)證實(shí)了本方法的有效性。
　　 (2)提出了一種基于Treelet和圖像融合的遙感圖像變化檢測(cè)方法。首先通過(guò)統(tǒng)計(jì)均值分類和自適應(yīng)空間信息填充獲取一幅精檢測(cè)結(jié)果圖，其次采用Treele

3、t融合、K-means分類和數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)后處理獲取一幅粗定位結(jié)果圖，最后進(jìn)行圖像融合得到最終的變化檢測(cè)結(jié)果圖。通過(guò)對(duì)一組模擬數(shù)據(jù)集和四組真實(shí)遙感數(shù)據(jù)集的實(shí)驗(yàn)證實(shí)了本方法的有效性。
　　 (3)提出了一種基于Treelet和方向自適應(yīng)濾波的遙感圖像變化檢測(cè)方法。首先對(duì)差異圖像進(jìn)行方向自適應(yīng)濾波，并采用Treelet進(jìn)行融合，得到一幅融合圖像，其次對(duì)融合圖像進(jìn)行自適應(yīng)閾值分類，最后對(duì)分類圖像進(jìn)行基于面積閾值的后處理，得到變化檢測(cè)結(jié)果圖