基于Treelet和方向自适应滤波的遥感图像变化检测方法技术

本发明专利技术公开了一种基于Treelet和方向自适应滤波的遥感图像变化检测方法，其实现步骤为：(1)读入数据；(2)构造差异图像；(3)方向自适应滤波；(4)Treelet融合；(5)自适应阈值分类；(6)后处理。本发明专利技术既可以较好的保持变化区域的边缘信息，又能够减少变化检测结果中的漏检信息，具有较高的变化检测精度，可应用于湖泊水位的动态监测、农作物生长状态的动态监测、城区规划、军事侦察等领域。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于图像处理
，更进ー步涉及一种。该方法可应用于湖泊水位的动态监测、农作物生长状态的动态监测、城区规划、军事侦察等领域。
技术介绍
变化检测是通过分析同一地区不同时刻的多幅遥感图像，检测出该地区地物随时间发生变化的信息。随着遥感技术和信息技术的发展，多时相遥感图像变化检测已经成为当前遥感图像分析研究的ー个重要方向。在多时相遥感图像变化检测方法的研究中，常见的ー种变化检测方法是先比较后分类法。它的优点在于简单易行，没有先分类后比较法存在的分类误差累计问题，但仍存在 的不足是，该方法对分类阈值的选取十分敏感，如果分类阈值较大，会使变化检测结果存在较多漏检信息，如果分类阈值较小，会使变化检测结果存在较多虚警信息，降低变化检测精度。光学遥感图像变化检测中图像滤波的方法已较为常见，如均值滤波、中值滤波、维纳滤波、形态学滤波等。这些滤波处理在一定程度上平滑了同质区域的噪声，但仍存在的不足是，该滤波处理难以在去除同质区噪声的同时保持图像的边缘信息。西安电子科技大学在其专利申请“基于Treelets的遥感图像变化检测方法”(专利申请号201110001584. 0，公开号CN102本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：王桂婷，焦李成，万义萍，公茂果，钟桦，张小华，田小林，侯彪，王爽，
申请(专利权)人：西安电子科技大学，
类型：发明
国别省市：