基于矩的图像变化检测

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1、维普资讯http://www.cqvip.com第25卷第7期计算机仿真2008年7月文章编号：1006—9348(2008)07—0208—05基于矩的图像变化检测沈澍，吴秀清(中国科学技术大学电子工程与信息科学系，安徽合肥230027)摘要：传统的线性预测的方法在遥感图像变化检测不具有很好的普适性，基于矩的遥感图像的变化检测方法具有对光照，噪声的稳健性。Gaussian—Hermite矩是正交矩，叠加了高斯平滑，但是计算量大。Circularshift矩具有光照不敏感性，但是不是正交矩，具有明显的分块效应。采取将Gaussian～Hermite矩和Circularshif

2、t矩相结合，采用由粗到精的策略，应用到遥感图像的变化检测中。将其同单独用Circularshift矩，线性预测的方法进行比较，实验表明提出的方法计算量小，对噪声，光照具有不敏感性。关键词：循环矩；高斯一赫米特矩；变化检测中图分类号：TP75文献标识码：BImageChangeDetectionBasedonMomentsSHENShu．WUXiu—qing(DepartmentofElectronicEngineeringandInformationScience，UniversityofScience＆TechnologyofChina，HefeiAnhui230027，C

3、hina)ABSTRACT：Thetraditionallinear—predictionmethoddoesn’thavestablequalityinthechangedetectionofremotesensingimages．ImagechangedetectionbasedOilthemomenthasastablequalityintheseenvionments．Gaussian—HermitemomentisanorthogonalmomentandaddstheGausssmoothfiher，butithasthedisadvantageofmuchcon

4、—putation．Circularshiftmomentisn’tinfluencedbytheillumination，butitisn’tano~hogoilalmomentandhastheblockefect．rr}lispapermakesthecombinationofGaussian—HermitemomentandCircularshiftmoment．usesthefromrudetoprecise．strategyforthechangedetectionofremotesensingimages．Comparedwiththetraditonallin

5、ear—predictionmethodandcircularshiftmomentmethod，theexperimentshowsthatithaslesscomputationamountandastablequalityundertheinfluenceofilluminationandnoise．KEYWORDS：Circularshiftmoment；Gaussian—Hermitemoment；Changedetectionl引言的深入，特别是近来，新方法出现很快。这里介绍该领域一图像变化检测，顾名思义就是对于同一地区不同时间获些常用的、主要的研究方法。取的两幅

6、或多幅图像，采用图像处理的方法，找出图像中感图像差异法(Imagedifferencing)：两幅图像对应象素值兴趣区域的变化部分，并作出定性的分析的过程。遥感图像相减。图像差异方法曾应用于农作物监测和检测土壤沙化。变化检测有个基本前提，那就是感兴趣目标发生的实际变化图像回归方法(Imageregression)：该方法假设待检测的可以通过图像的灰度值和局部纹理的变化反映出来。而遥两幅图像间只发生了相对于整个图像较小的变化。因此，可感图像的摄取环境的复杂性，决定了图像数据受多种因素的以认为前期图像的象素值与后期图像的对应象素值成线性影响。空气状况、光照角度、卫星拍摄角度、土壤

7、湿度等的不函数关系。由于函数与象素值有关，因此可以通过线性拟和同都会引起图像的变化。的方法来确定。发生变化的区域的象素值将明显与预测值Rosenfeid首先提出了变化检测实现自动化，有三个基本不同。因而通过设定合适的域值便可将变化区域检测出来。任务需要完成：图像配准，差异检测及定位，和变化辨识。提后分类比较(Post—classificationcomparison)：在实际应出了变化检测的基本思路。用中是最直观，和常用的技术。具体是先对两幅图像分别进遥感技术经过这几十年的发展，变化检测的研究在不断行分