多尺度圖像變換檢測算法研究與實現(xiàn).pdf

1、隨著圖像獲取技術(shù)和手段的日益先進(jìn)以及各種圖像數(shù)據(jù)的海量積累，圖像變化檢測技術(shù)在資源和環(huán)境監(jiān)測、地理空間數(shù)據(jù)更新、作物生長監(jiān)測、自然災(zāi)害災(zāi)情監(jiān)測與評估、打擊效果評估、戰(zhàn)場信息動態(tài)感知、軍事目標(biāo)和兵力部署監(jiān)測等等方面的應(yīng)用越來越廣泛。其過程可以大致分為數(shù)據(jù)選擇及預(yù)處理、運用適當(dāng)?shù)姆椒▽崿F(xiàn)變化信息獲取、后處理及性能評估三個階段，其中后兩個階段的核心關(guān)鍵技術(shù)為變化檢測方法和后處理中的鑒別技術(shù)，因此本文深入研究變化檢測算法和鑒別技術(shù)具有重要現(xiàn)實意

2、義。
　　 本論文對現(xiàn)存圖像變化檢測技術(shù)加以總結(jié)，提出了以多尺度變換為基礎(chǔ)的圖像變化檢測算法。本文的主要工作如下:
　　 首先對圖像變化檢測基本理論、數(shù)學(xué)模型、詳細(xì)處理流程、精度評估方法、主流圖像變化檢測算法做詳細(xì)介紹。其中變化檢測的方法有直接比較法、模型法、主成分分析法;精度評估方法有像素精度評估方法、面積精度評估方法與kappa系數(shù)評估法。對多尺度變換各個方面做了說明，并且對多尺度分析中的小波變換做了詳細(xì)介紹，從普通

3、的離散小波變換到對偶樹復(fù)小波變換。還對其在圖像處理中的應(yīng)用進(jìn)行了闡述。最后還對兩種小波變換做了實驗，通過對比分析實驗結(jié)果得出對偶樹復(fù)小波變換在圖像變化檢測中能夠更好的表現(xiàn)出圖像的紋理與細(xì)節(jié)特征。
　　 針對傳統(tǒng)圖像變化檢測算法存在的優(yōu)缺點，本文提出了基于對偶樹復(fù)小波變換與主成份分析法(PCA)結(jié)合的圖像變化檢測方法。該方法首先對兩幅輸入圖像分別在不同尺度上做對偶樹復(fù)小波變換，然后用PCA對變換差分后的各個尺度與方向上的圖像進(jìn)行特