基于SVM的多特征自適應(yīng)融合變化檢測(cè)

基于SVM的多特征自適應(yīng)融合變化檢測(cè)基于SVM的多特征自適應(yīng)融合變化檢測(cè)摘要：變化檢測(cè)在遙感圖像分析中具有重要的應(yīng)用價(jià)值。針對(duì)傳統(tǒng)變化檢測(cè)方法在提取特征時(shí)可能存在的缺陷，本文提出了一種基于支持向量機(jī)(SVM)的多特征自適應(yīng)融合變化檢測(cè)方法。該方法首先利用圖像預(yù)處理技術(shù)對(duì)遙感圖像進(jìn)行預(yù)處理，然后通過(guò)局部二值模式（LBP）算法和Gabor濾波器提取圖像的紋理特征，結(jié)合圖像的灰度特征，生成多特征圖像。接著，使用SVM分類器對(duì)多特征圖像進(jìn)行分類，并通過(guò)自適應(yīng)融合算法進(jìn)行特征融合，得到最終的變化檢測(cè)結(jié)果。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法在不同場(chǎng)景的遙感圖像變化檢測(cè)上具有較高的準(zhǔn)確性和魯棒性。關(guān)鍵詞：變化檢測(cè)；支持向量機(jī)；多特征；自適應(yīng)融合；遙感圖像1.引言隨著遙感技術(shù)的快速發(fā)展，獲取大量的遙感圖像數(shù)據(jù)已成為可能。遙感圖像中的變化檢測(cè)對(duì)于土地利用、城市規(guī)劃以及環(huán)境監(jiān)測(cè)等應(yīng)用具有重要意義。傳統(tǒng)的變化檢測(cè)方法主要依賴于像素級(jí)的差異或變化向量的計(jì)算，這些方法可能無(wú)法準(zhǔn)確地檢測(cè)到復(fù)雜場(chǎng)景中的變化。因此，提出一種多特征自適應(yīng)融合的變化檢測(cè)方法具有重要意義。2.方法2.1圖像預(yù)處理在變化檢測(cè)前，需要對(duì)遙感圖像進(jìn)行預(yù)處理，以提高后續(xù)處理的效果。常見的預(yù)處理方法包括圖像去噪、圖像增強(qiáng)等。本文選用了自適應(yīng)直方圖均衡化（AHE）算法對(duì)遙感圖像進(jìn)行增強(qiáng)處理。2.2特征提取為了充分利用遙感圖像的信息，本文采用了多特征的方法進(jìn)行變化檢測(cè)。首先通過(guò)局部二值模式（LBP）算法提取圖像的紋理特征。LBP算法是一種用來(lái)描述圖像紋理特征的局部統(tǒng)計(jì)算法，具有較強(qiáng)的魯棒性和不變性。然后，使用Gabor濾波器提取圖像的紋理特征。Gabor濾波器可以有效地提取圖像的紋理信息，具有較好的頻率和方向選擇能力。最后，結(jié)合圖像的灰度特征，生成多特征圖像。2.3SVM分類器支持向量機(jī)（SVM）是一種經(jīng)典的二分類器，具有較好的泛化能力和魯棒性。在本文中，使用SVM對(duì)多特征圖像進(jìn)行分類。首先，將多特征圖像劃分成若干個(gè)子塊，然后將每個(gè)子塊的特征作為輸入，訓(xùn)練SVM分類器。最后，使用訓(xùn)練好的SVM進(jìn)行變化檢測(cè)。3.自適應(yīng)融合為了提高變化檢測(cè)的準(zhǔn)確性，本文在SVM分類的基礎(chǔ)上引入了自適應(yīng)融合算法。在每個(gè)子塊的變化檢測(cè)結(jié)果中，根據(jù)像素的灰度特征，分別計(jì)算變化像素和非變化像素的概率分布。然后，將變化像素和非變化像素的概率分布分別加權(quán)求和，得到最終的變化檢測(cè)結(jié)果。4.實(shí)驗(yàn)結(jié)果為了驗(yàn)證本文方法的有效性，進(jìn)行了一系列的實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)使用了多個(gè)真實(shí)的遙感圖像數(shù)據(jù)集，包括城市區(qū)域圖像和農(nóng)田圖像。通過(guò)與傳統(tǒng)的變化檢測(cè)方法進(jìn)行比較，結(jié)果表明，本文方法在不同場(chǎng)景的遙感圖像變化檢測(cè)上具有較高的準(zhǔn)確性和魯棒性。5.結(jié)論本文提出了一種基于支持向量機(jī)的多特征自適應(yīng)融合變化檢測(cè)方法。實(shí)驗(yàn)表明，該方法在遙感圖像變化檢測(cè)中具有較高的準(zhǔn)確性和魯棒性。未來(lái)可以進(jìn)一步研究將深度學(xué)習(xí)算法引入變化檢測(cè)中，以提高檢測(cè)精度和效率。參考文獻(xiàn)：[1]ZhangJ,WangH,LiX.ChangeDetectionforHigh-ResolutionRemoteSensingImagesBasedonPixel-LevelFusion[J].RemoteSensing,2016,8(6):465.[2]DongY,WangZ,WangZ,etal.AMultipleFeatureSpaceBasedChangeDetectionMethodforHighResolutionRemotelySensedImages[J].Sensors,2017,17(7):1640.[3]LuD,WengQ.Asurveyofimageclassificationmethodsandtechniquesforimprovingclassif