• 专论:全国第29届计算机技术与应用会议 (CACIS 2018 佳木斯) • 上一篇 下一篇
摘要: 面向对象的变化检测技术在高分辨率遥感图像领域已经得到广泛地应用。由于遥 感图像受光照、大气环境等成像条件的影响,图像特征的质量也参差不齐,筛选出高质量的特 征成为对象级遥感图像变化检测的关键。针对此问题,提出了一种基于 Relief-PCA 特征选择的 对象级遥感图像变化检测方法。首先,对原始图像进行多尺度分割获得目标对象,并提取对象 的光谱特征与纹理特征;然后,利用对数比值法获得变化矢量,再使用 Relief-PCA 特征选择的 方法对图像的对象特征进行筛选与降维;最后,计算并生成 CVA 变化强度图,利用 Otsu 方法 对变化强度图进行阈值分割得到最终的变化检测结果。实验表明:与已有方法相比,该方法的 变化检测精度更高,误检率和漏检率更低。