结合自适应空间与CRF的遥感影像变化检测
Remote sensing change detection based on adaptive space and conditional random fields
1. 兰州交通大学 电子与信息工程学院, 兰州 730070
2. 甘肃省人工智能与图形图像处理工程研究中心, 兰州 730070
3. 甘肃省轨道交通装备系统动力学与可靠性重点实验室, 兰州 730070
摘要
提出了一种结合自适应空间与条件随机场（CRF）的新框架用于高分辨率遥感影像变化检测，解决了两幅影像配准误差造成的噪声和条件随机场产生的过平滑问题。通过加权自适应空间（WAS）获取差异图像消除了因配准误差造成的部分噪声，采用基于形态学重构的FCM聚类方法（MFCM）构建CRF一阶势减少了斑点噪声；引入带光谱—空间约束的模型改进CRF二阶势，进一步提高了算法的抗噪性能并可防止过平滑现象。与现有方法相比，该算法的检测精度、虚检率和漏检率都得到明显改进，同时较好地保留了边缘信息。
基金项目
国家自然科学基金资助项目(41761082,61862038,61861024)
甘肃省科技计划资助项目(18JR3RA104)
甘肃省教育厅科技项目(2017D-08)
甘肃省高原交通信息工程及控制重点实验室资助项目
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2018.12.0916
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2020年第37卷 第5期
所属栏目: 图形图像技术
出版页码: 1592-1596
文章编号: 1001-3695(2020)05-065-1592-05
发布历史
引用本文
杨景玉, 吴磊, 王阳萍, 等. 结合自适应空间与CRF的遥感影像变化检测 [J]. 计算机应用研究, 2020, 37 (5): 1592-1596. (Yang Jingyu, Wu Lei, Wang Yangping, et al. Remote sensing change detection based on adaptive space and conditional random fields [J]. Application Research of Computers, 2020, 37 (5): 1592-1596. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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