文献类型：期刊文章

作　　者：辛芳芳[1,2] 焦李成[1] 王桂婷[1] 万红林[1]

机构地区：[1]西安电子科技大学智能感知与图像理解教育部重点实验室,陕西西安710071 [2]中国航天科技集团771研究所,陕西西安710054

出　　处：《西安电子科技大学学报》

基　　金：国家自然科学基金资助项目(61072106,60803097,60972148,60971128,60970066,61003198,61001206,61050110144);国家教育部博士点基金资助项目(200807010003);高等学校学科创新引智计划(111计划)资助项目(B07048);国家部委科技资助项目(9140A07011810DZ0107,9140A07021010DZ0131);中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(JY10000902001,K50510020001,JY10000902045)

年　　份：2012

卷　　号：39

期　　号：3

起止页码：43-49

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2011、CAS、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2011_2012、EI(收录号：20122815240665)、IC、INSPEC、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：传统阈值检测算法都是基于单函数模型进行的,当差异影像分布函数较复杂时检测结果较差.针对这个问题,提出一种基于小波域的隐马尔科夫链模型的遥感图像变化检测算法.将双高斯混合模型与小波变换结合,解决了单函数模型匹配率低的问题,并通过小波变换引入了图像的空间信息,提高了检测精度.利用双高斯混合模型对小波分解后的多层差异影像进行拟合,根据拟合结果判定待检测点类别.对得到的多层初始分割结果,利用隐马尔科夫链模型根据连续最大后验概率融合,得到最终变化检测图.对真实遥感数据集进行实验,证明这种算法可以得到较好的检测结果.

关 键 词：变化检测 双高斯混合模型  小波变换 隐马尔科夫链模型  

分 类 号：TP751.1]