激光与光电子学进展, 2019, 56 (12): 121003, 网络出版: 2019-06-13  

基于密度引力和多尺度多特征融合的遥感影像变化检测 下载: 884次

Remote Sensing Image Change Detection Based on Density Attraction and Multi-Scale and Multi-Feature Fusion
金秋含 1,2,*王阳萍 1,2,**杨景玉 1,2,***
作者单位
1 兰州交通大学电子与信息工程学院, 甘肃 兰州 730070
2 兰州交通大学甘肃省人工智能与图形图像处理工程研究中心, 甘肃 兰州 730070
图 & 表

图 1. 所提算法流程图

Fig. 1. Flow chart of proposed algorithm

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图 2. Gabor滤波器示意图

Fig. 2. Schematic of Gabor filter

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图 3. 邻域系统及距离示意图。(a)以(i,j)为中心的邻域系统;(b)中心像元(i,j)与其邻域的距离

Fig. 3. Schematic of neighborhood system and distance. (a) Neighborhood system centered at (i, j); (b) distance between center pixel (i, j) and its neighborhood

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图 4. 第1组实验的遥感影像数据和参考变化图。(a) 2014年;(b) 2018年;(c)参考变化图

Fig. 4. Remote sensing image data and reference change map in first set of experiments. (a) 2014; (b) 2018; (c) reference change map

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图 5. 第2组实验的遥感影像数据和参考变化图。(a) 2016年;(b) 2018年;(c)参考变化图

Fig. 5. Remote sensing image data and reference change map for second set of experiments. (a) 2016; (b) 2018; (c) reference change map

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图 6. 第1组实验中不同权重及分类方法的变化检测结果。(a) WS=0,WT=1,MRF;(b) WS=0.4,WT=0.6,MRF;(c) WS=0.6,WT=0.4,MRF;(d) WS=1,WT=0,MRF;(e)自适应权重,MRF;(f)自适应权重,DAMRF

Fig. 6. Results of change detection under different weights and classification methods for first set of experiments. (a) WS=0, WT=1, MRF; (b) WS=0.4, WT=0.6, MRF; (c) WS=0.6, WT=0.4, MRF; (d) WS=1, WT=0, MRF; (e) adaptive weight, MRF; (f) adaptive weight, DAMRF

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图 7. 第2组实验中不同权重及分类方法的变化检测结果。(a) WS=0,WT=1,MRF;(b) WS=0.4,WT=0.6,MRF;(c) WS=0.6,WT=0.4,MRF;(d) WS=1,WT=0,MRF;(e)自适应权重,MRF;(f)自适应权重,DAMRF

Fig. 7. Results of change detection under different weights and classification methods for second set of experiments. (a) WS=0, WT=1, MRF; (b) WS=0.4, WT=0.6, MRF; (c) WS=0.6, WT=0.4, MRF; (d) WS=1, WT=0, MRF; (e) adaptive weight, MRF; (f) adaptive weight, DAMRF

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图 8. 第1组实验中检测精度的连续曲线图

Fig. 8. Continuous graph of detection accuracy for first set of experiments

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图 9. 第2组实验中检测精度的连续曲线图

Fig. 9. Continuous graph of detection accuracy for second set of experiments

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表 1图6变化检测结果的定量评价

Table1. Quantitative evaluation of change detection results for Fig. 6

MethodandparameterFalsealarm ratePF /%Misseddetectionrate PM /%OverallaccuracyPT /%
WS=0,WT=1, MRF13.133.289.3
WS=0.4,WT=0.6, MRF16.628.389.2
WS=0.6,WT=0.4, MRF16.327.589.5
WS=1,WT=0, MRF22.429.287.6
Adaptive weight,MRF15.926.489.7
Adaptive weight,DAMRF14.823.390.8

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表 2图7变化检测结果的定量评价

Table2. Quantitative evaluation of change detection results for Fig. 7

MethodandparameterFalsealarm ratePF /%Misseddetectionrate PM /%OverallaccuracyPT /%
WS=0,WT=1, MRF45.534.684.2
WS=0.4,WT=0.6, MRF48.623.483.3
WS=0.6,WT=0.4, MRF41.720.586.8
WS=1,WT=0, MRF56.730.279.7
Adaptive weight,MRF36.216.788.3
Adaptive weight,DAMRF34.813.889.6

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金秋含, 王阳萍, 杨景玉. 基于密度引力和多尺度多特征融合的遥感影像变化检测[J]. 激光与光电子学进展, 2019, 56(12): 121003. Qiuhan Jin, Yangping Wang, Jingyu Yang. Remote Sensing Image Change Detection Based on Density Attraction and Multi-Scale and Multi-Feature Fusion[J]. Laser & Optoelectronics Progress, 2019, 56(12): 121003.

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