摘要
提出了一种基于核函数度量相似性的遥感影像变化检测算法。该算法通过比较两个时相特征向量的概率密度进行变化判别,将概率密度的比较转化成核函数的形式,利用核函数的相似度量功能进行变化判别,通过指定的核函数避开概率密度的估计,达到概率密度比较的目的。
A kernel-based change detection approach in remote sensing images is presented. This algorithm detects change by comparing the probability density （PD） of the feature vector of bi-temporal images. The PD comparison is expressed as kernel functions; and change is detected using a kernel-based similarity measuring. PD is compared by defined kernel functions without PD estimation.
出处
《武汉大学学报（信息科学版）》
EI
CSCD
北大核心
2009年第1期19-23,共5页
Geomatics and Information Science of Wuhan University
基金
国家973计划资助项目(2006CB701300)
国家自然科学基金资助项目(60602013和40523005)
关键词
变化检测
核函数
相似度量
概率密度
change detection
kernel function
similarity measure
probability density
