面向对象的ICA变化检测新方法

摘要：

通过分析高分辨率影像变化检测方法存在的问题,提出了结合面向对象和非抽样小波变换(undecimated dis-crete wavelet transform,UDWT)的独立成分分析(Independent Component Analysis,ICA)变化检测新算法.利用面向对象处理方法提取的影像对象特征图作为构建ICA子空间估计输入向量的数据,改善了对噪声抑制的效果,同时,提出了自适应权值的影像对象提取算法,进一步优化了面向对象的处理方法;采用非抽样小波变换进行分块有效克服了现有分块方法带来的ICA子空间估计输入向量尺寸缩减、子空间估计不准确的突出问题.定性定量仿真结果表明:与典型的ICA算法和UDWT算法相比,新算法在高分辨影像变化检测的准确性和鲁棒性方面都得到了很大的改善.

关键词：影像对象、变化检测、非抽样小波变换、独立成分分析

所属期刊栏目：41

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：陕西省自然科学基金项目2012JQ8016

在线出版日期：2014-08-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：184-186,214