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基于超像素分割与CRF的高分辨率遥感影像变化检测
文献摘要：
针对目前高分辨率遥感影像变化检测算法对于光谱变化过敏感问题,本文提出了一种基于超像素分割与条件随机场(CRF)的遥感影像变化检测算法.首先采用空间约束的t混合模型驱动的分割模型,获得同质性超像素块,实现良好的边界附着性和亮度均匀性.然后计算分割得到的双时相影像块之间的特征差异性,获取变化幅度图像.最后利用模糊聚类算法(FCM)对变化幅度图像进行聚类,得到隶属度图像作为CRF一阶势,并利用光谱-空间相似度约束的函数构建CRF二阶势.试验结果表明,与现有方法相比,该方法检测精度可提高5％,错检率和漏检率可降低3％,能较好地应对输入图像的光谱变化,并保持变化检测结果的边缘细节.
文献关键词：
变化检测;超像素分割;条件随机场;光谱-空间约束;边缘保持
中图分类号：
作者姓名：
杨景玉;贾多科;王阳萍
作者机构：
兰州交通大学电子与信息工程学院,甘肃 兰州730070;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
文献出处：
引用格式：
[1]杨景玉;贾多科;王阳萍-.基于超像素分割与CRF的高分辨率遥感影像变化检测)[J].测绘通报,2022(02):25-30,49
A类：
B类：
超像素分割,CRF,高分辨率遥感影像,遥感影像变化检测,检测算法,条件随机场,空间约束,混合模型,模型驱动,分割模型,同质性,像素块,附着性,亮度,割得,特征差异性,模糊聚类算法,FCM,隶属度,利用光,空间相似度,函数构建,检测精度,错检率,漏检率,边缘细节,边缘保持
AB值：
0.327933
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