基于超像素分割与CRF的高分辨率遥感影像变化检测

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.

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

分类号：P237(摄影测量学与测绘遥感)

资助基金：国家自然科学基金;甘肃省教育科技创新项目;甘肃省高等学校创新基金项目;甘肃省重点研发计划

在线出版日期：2022-03-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：25-30,49