基于SVM的多特征自適應(yīng)融合變化檢測

基于SVM的多特征自適應(yīng)融合變化檢測基于SVM的多特征自適應(yīng)融合變化檢測摘要：變化檢測在遙感圖像分析中具有重要的應(yīng)用價值。針對傳統(tǒng)變化檢測方法在提取特征時可能存在的缺陷，本文提出了一種基于支持向量機(SVM)的多特征自適應(yīng)融合變化檢測方法。該方法首先利用圖像預(yù)處理技術(shù)對遙感圖像進行預(yù)處理，然后通過局部二值模式（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分類器對多特征圖像進行分類，并通過自適應(yīng)融合算法進行特征融合，得到最終的變化檢測結(jié)果。實驗結(jié)果表明，該方法在不同場景的遙感圖像變化檢測上具有較高的準(zhǔn)確性和魯棒性。關(guān)鍵詞：變化檢測；支持向量機；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對于土地利用、城市規(guī)劃以及環(huán)境監(jiān)測等應(yīng)用具有重要意義。傳統(tǒng)的變化檢測方法主要依賴于像素級的差異或變化向量的計算，這些方法可能無法準(zhǔn)確地檢測到復(fù)雜場景中的變化。因此，提出一種多特征自適應(yīng)融合的變化檢測方法具有重要意義。2.方法2.1圖像預(yù)處理在變化檢測前，需要對遙感圖像進行預(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、圖像增強等。本文選用了自適應(yīng)直方圖均衡化（AHE）算法對遙感圖像進行增強處理。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行變化檢測。首先通過局部二值模式（LBP）算法提取圖像的紋理特征。LBP算法是一種用來描述圖像紋理特征的局部統(tǒng)計算法，具有較強的魯棒性和不變性。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（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對多特征圖像進行分類。首先，將多特征圖像劃分成若干個子塊，然后將每個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進行變化檢測。3.自適應(yīng)融合為了提高變化檢測的準(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。在每個子塊的變化檢測結(jié)果中，根據(jù)像素的灰度特征，分別計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結(jié)果。4.實驗結(jié)果為了驗證本文方法的有效性，進行了一系列的實驗。實驗使用了多個真實的遙感圖像數(shù)據(jù)集，包括城市區(qū)域圖像和農(nóng)田圖像。通過與傳統(tǒng)的變化檢測方法進行比較，結(jié)果表明，本文方法在不同場景的遙感圖像變化檢測上具有較高的準(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的多特征自適應(yīng)融合變化檢測方法。實驗表明，該方法在遙感圖像變化檢測中具有較高的準(zhǔn)確性和魯棒性。未來可以進一步研究將深度學(xué)習(xí)算法引入變化檢測中，以提高檢測精度和效率。參考文獻：[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