【摘 要】
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在对目前图像相似度分析方法进行系统性研究的基础上,提出了在高空间分辨率影像中具有较强稳定性的基于梯度和纹理特征的目标相似度计算方法.在论文的第二章分别比较了各种相
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在对目前图像相似度分析方法进行系统性研究的基础上,提出了在高空间分辨率影像中具有较强稳定性的基于梯度和纹理特征的目标相似度计算方法.在论文的第二章分别比较了各种相似度计算方法的特点和适用范围,并使用高空间分辨率影像中三种不同变化类型的地物目标进行各种相似度的测量,实验表明了纹理特征的相似度在高分辨率影像中具有更强的稳定性.而基于灰度距离或者相关法直接产生的相似度则容易受到地物目标因光照和成像条件等改变的干扰.同时,还发现基于特征(梯度或纹理等)的相似度对地物目标发生改变更加敏感.提出了两种不同的分层多模板匹配的影像自动配准方法,分别应用于同一类型传感器和不同类型传感器影像的自动配准中.提出了一种基于图像目标相似度验证的自动变化检测方法.实验结果表明了在高分辨率影像的变化检测中,基于对象相似度验证的变化检测方法比分类后比较法更加快速和有效.在论文的第四章中分别使用了ADS40传感器获取的两个不同季节0.2m分辨率的影像进行三种变化检测方法的实验:基于对象相似度验证的变化检测方法、分类后比较法和基于线特征的变化检测方法.结果表明基于对象相似度验证的方法能够避免基于对象分类和分割的变化检测方法中自动提取对象的复杂性和运算量大的问题,同时又能克服基于像元的变化检测方法中没有结合对象的纹理特征和图像的结构信息等问题.该方法抗噪声干扰的能力也比分类方法强,避免了分类方法中误差得到累积的问题.使用相似度验证的方法能够消除因阴影、辐射差异以及其它噪声引起的"伪"变化区域.
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