【摘 要】
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变化检测是计算机视觉和图像分析中的一个经典问题。对于同一地点不同时间拍摄的两幅或者多幅图像,变化检测需要给出发生真实变化的区域(变化检测的两类问题),更进一步,我们
【出 处】
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中国科学院研究生院 中国科学院大学
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变化检测是计算机视觉和图像分析中的一个经典问题。对于同一地点不同时间拍摄的两幅或者多幅图像,变化检测需要给出发生真实变化的区域(变化检测的两类问题),更进一步,我们希望知道发生的变化信息,比如发生的变化类型,时间(变化检测的多类问题)。
变化检测的应用背景十分广泛,视频监控,遥感,医学诊断,城市规划,地下水资源探测,导航等等。一种简单高效的变化检测方法是基于图像灰度的阀值法。阀值法及其延伸的各种方法取得了一些应用成果。但此方法对阀值的选择十分敏感,对检测复杂变换具有十分严重的缺陷。本文以不同时间,不同特性的多幅图像为研究对象,以检测目标级别的变化作为研究目标,结合计算机视觉与模式识别领域的理论和方法,对两类和多类变化检测问题进行了理论研究与实验分析。
我们在马尔霍夫随机场的框架下,对两类和多类变化检测进行建模,并采用最大流-最小割方法对马尔霍夫随机场的能量函数最小化。由于输入的图像的不同特性(相机参数,类型,拍摄角度)以及变化种类信息的繁复,我们提出了基于多种相似度测度方法,以增强方法的鲁棒性。这些相似度测度方法都是基于大小可变的图像块计算。另外,我们引入了贝叶斯模型选择和metropolis-hausting采样来处理多类变化检测问题,试图不仅给出变化区域,更进一步给出变化的语义信息。我们在各种真实图像及合成图像做了大量实验,以定性定量分析验证方法。
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