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申请/专利权人：三峡大学

摘要：一种基于高阶条件随机场的非监督遥感影像变化检测方法，它包括以下步骤：步骤1：对两期遥感影像进行预处理，获得两组不同的差分影像；步骤2：对两组差分影像进行模糊聚类，得到模糊隶属度函数，并对模糊隶属度进行融合，得到融合隶属度；步骤3：进行差分影像的分割，得到对象级差分影像；步骤4：利用融合隶属度和像素级差分影像计算条件随机场能量函数的一元势和二元势，利用融合隶属度和对象级差分影像计算条件随机场能量函数的高阶势；步骤5：对高阶条件随机场的能量函数进行最优化，输出所有像素类别标签，得到最终的变化检测图。

主权项：1.一种基于高阶条件随机场的非监督遥感影像变化检测方法，其特征在于，它包括以下步骤：步骤1：对两期遥感影像进行预处理，获得两组不同的差分影像；步骤2：对两组差分影像进行模糊聚类，得到模糊隶属度函数，并对模糊隶属度进行融合，得到融合隶属度；步骤3：进行差分影像的分割，得到对象级差分影像；步骤4：利用融合隶属度和像素级差分影像计算条件随机场能量函数的一元势和二元势，利用融合隶属度和对象级差分影像计算条件随机场能量函数的高阶势；步骤5：对高阶条件随机场的能量函数进行最优化，输出所有像素类别标签，得到最终的变化检测图；在步骤2中，包括以下步骤：步骤2-1：对两组差分影像进行模糊聚类，得到两组差分影像的模糊隶属度函数；步骤2-2：将两组差分影像视作两组证据，由所得到的模糊隶属度函数获得两组证据的质量函数；步骤2-3：融合两组证据的质量函数，得到两组证据的融合质量函数；在步骤3中，包括以下步骤：步骤3-1：获得两组差分影像DICVA和DISCM；步骤3-2：通过已计算得到的两组差分影像DICVA和DISCM，得到三维影像DI＝{DICVA，DISCM，DImean}，其中DImean＝DICVA+DISCM2；步骤3-3：利用Sobel算子得到影像DI的梯度影像g，再用多尺度形态学结构元素自适应重建新梯度影像g；步骤3-4：通过分水岭算法基于重建后影像生成对象级差分影像；在步骤4中，所构建的高阶条件随机场能量项如下： 其中，ψixi表示一元势，ψijxi,xj表示二元势，ψsxs表示高阶势；表示像素构成的集合，ζ表示相邻像素对构成的集合，i,j表示像素i和其相邻像素j组成的相邻像素对，参数λ和γ表示权重系数，分别用于控制二元势和高阶势的权重，s表示对象级差分影像中的对象，S表示对象构成的集合。

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百度查询： 三峡大学 一种基于高阶条件随机场的非监督遥感影像变化检测方法