基于NSCT紋理信息分析的地震圖像變化檢測(cè).pdf

1、針對(duì)地震災(zāi)害前后不同時(shí)期地貌紋理復(fù)雜的圖像變化檢測(cè)，大多數(shù)圖像域的變化檢測(cè)方法只是對(duì)圖像的光譜或紋理信息進(jìn)行簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)，并沒(méi)有充分考慮圖像中地物紋理信息的局部相關(guān)性和空間結(jié)構(gòu)性，在分辨率較低的地震圖像中對(duì)河流、湖泊等地物邊緣輪廓的識(shí)別精度明顯存在不足，同時(shí)受噪聲等影響導(dǎo)致變化檢測(cè)結(jié)果中出現(xiàn)較高的誤碼率和虛警率。因此，為了更好的彌補(bǔ)上述方法在地震災(zāi)害中檢測(cè)的不足，本文結(jié)合多尺度技術(shù)和地物紋理分析等方法來(lái)優(yōu)化變化檢測(cè)算法模型，來(lái)提高地震

2、災(zāi)害地區(qū)的圖像中河流、湖泊等破壞類型的檢測(cè)準(zhǔn)確度，為災(zāi)區(qū)居民盡快的降低災(zāi)害損失和災(zāi)后重建等提供最可靠科學(xué)依據(jù)。
　　本文提出了基于對(duì)數(shù)變差函數(shù)邊緣紋理增強(qiáng)的圖像變化檢測(cè)技術(shù)研究，主要目標(biāo)是提高地震圖像中目標(biāo)地物類型的邊緣輪廓變化區(qū)域的識(shí)別精度，以彌補(bǔ)大多數(shù)檢測(cè)方法在圖像地物邊緣變化檢測(cè)的精度不足。首先設(shè)計(jì)了基于方向性對(duì)數(shù)變差函數(shù)的紋理分析模型，來(lái)對(duì)不同時(shí)期圖像中地物的主要邊緣進(jìn)行識(shí)別及增強(qiáng)。然后設(shè)計(jì)了基于對(duì)數(shù)變差函數(shù)的紋理相似性檢

3、測(cè)模型VSSIM，來(lái)提取NSCT變換空間中不同尺度上的圖像地物紋理差異特征。最后利用基于關(guān)聯(lián)度的模糊C均值聚類方法來(lái)對(duì)差異特征進(jìn)行準(zhǔn)確分類，并利用區(qū)域生長(zhǎng)方法來(lái)優(yōu)化上述分類結(jié)果，提取最終的地震圖像的變化檢測(cè)結(jié)果。
　　本文提出了基于NSCT自適應(yīng)局部紋理分析的圖像變化檢測(cè)技術(shù)研究，主要目標(biāo)是根據(jù)圖像中不同局部鄰域的紋理特征來(lái)進(jìn)行針對(duì)性的地物紋理分析及增強(qiáng)，以彌補(bǔ)大多數(shù)檢測(cè)方法在圖像地物局部細(xì)節(jié)特征變化的檢測(cè)準(zhǔn)確度不夠。首先利用圖像

4、局部鄰域的均值和方差來(lái)描述不同區(qū)域地物紋理的差異性，并結(jié)合了多尺度技術(shù)來(lái)構(gòu)造了基于NSCT自適應(yīng)的圖像局部紋理細(xì)節(jié)的增強(qiáng)方法，不僅可以保持圖像源的基本紋理特征不變化，還可以重點(diǎn)突出圖像中目標(biāo)地物類型的邊緣信息。有利于提取NSCT變換分解后不同尺度上的圖像地物紋理差異性，以及地震區(qū)域的變化檢測(cè)結(jié)果輸出。
　　實(shí)驗(yàn)分析可知，本文兩種方法在地震圖像地物類型的差異性檢測(cè)中各有優(yōu)勢(shì)，變差函數(shù)紋理分析可以準(zhǔn)確識(shí)別出圖像中河流、湖泊等地表的邊緣