基于差分算法和边缘检测的SAR图像变化检测（附带Matlab代码）

SAR图像变化检测：差分算法与边缘检测结合的Matlab实现

最新推荐文章于 2025-09-04 12:34:44 发布

DevRevolt

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本文探讨了使用差分算法和边缘检测技术进行SAR图像变化检测的方法，提供了Matlab代码示例。通过计算图像差分并应用Canny边缘检测，能够准确识别地表变化，对于土地利用和建筑监测等遥感应用具有重要意义。

基于差分算法和边缘检测的SAR图像变化检测（附带Matlab代码）

SAR（合成孔径雷达）图像变化检测是一种重要的遥感应用，可用于监测地表的变化情况，如土地利用变化、建筑物变化等。在本文中，我们将介绍如何使用差分算法和边缘检测方法实现SAR图像的变化检测，并提供相应的Matlab代码。

差分算法是一种常用的图像变化检测方法，它通过计算两幅图像之间的差异来识别变化区域。边缘检测是一种常见的图像处理技术，可用于提取图像中的边缘信息。结合这两种方法，我们可以实现对SAR图像变化的准确检测。

下面是使用Matlab实现SAR图像变化检测的代码：

% 读取两幅SAR图像
image1 = imread('sar_image1.png');
image2 = imread(

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差分算法与边缘检测实现SAR图像变化检测(Matlab代码)

DevProZ的博客

08-10

622

本文提出的基于差分算法结合边缘检测的方法，能够有效解决SAR图像变化检测中产生的误检问题。第一步中，我们用mi_register函数进行配准，其中match_par为配准参数，包括梯度窗口尺寸、块匹配窗口大小和最大搜索距离。本文提出的基于差分算法结合边缘检测的方法，能够有效解决SAR图像变化检测中产生的误检问题。首先，将两幅SAR图像进行配准，然后进行单像素差分，得到差分图。接着对差分图进行边缘检测，通过边缘提取得到变化区域。第四步中，我们对检测到的边缘进行连通域分析，并根据连通域大小进行过滤和空洞填充。

【图像检测】基于差分算法结合边缘检测实现SAR图像变化检测附matlab代码

qq_59747472的博客

06-11

1087

遥感图像变化检测已广泛应用于土地、环境、城市及交通等国民经济各部门发展变化的监测和预测之中, 图像变化检测的效果和速度将直接影响其监测和预测能力。目前, 关于遥感图像变化检测的方法有很多,主要有差值法、主成分差异法、主成分组合法等。实践证明,差值法和比值法具有较高的检测精度和较快的计算速度, 但是 ,这些方法的运用都涉及相关阈值的确定问题。实际工作中 , 由于直接寻求阈值无从着手 ,因此 ,许多学者提出通过先验知识来确定变化检测的阈值或通过基于一定的假设(如假设图像的灰度分布满足高斯分布、假设

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MATLAB 对SAR 图像做二值分割 边缘检测

12-15

高分辨率SAR图像高速公路快速检测方法，该方法基于高速公路的反射特性和形状特征，先对图像做二值化分割处理，统计每个暗区域的特征参数，删除形状复杂的区域，对道路边缘分段迭代直线拟合将道路区域从背景区域中检测出来

47、SAR图像变化检测方法解析与实验结果分析

最新发布

rnn9storyteller的博客

09-04

本文详细解析了一种基于空间编码和非局部相似性池化的SAR图像变化检测方法，介绍了图拉普拉斯矩阵与LapSVM算法的基本原理，并对生成差异图像、学习字典、特征向量生成及变化图获取的全过程进行了系统阐述。通过在伯尔尼、渥太华和黄河三个真实SAR数据集上的实验，验证了该方法在虚警率、漏警率、总体误差和kappa系数等指标上的优越性能。结果表明，所提出的方法在不同场景下均表现出较强的鲁棒性和准确性，尤其在抑制噪声和提升检测一致性方面优于传统方法。

SAR影像变化检测方法之（SAR_CD_DDNet（无监督变化检测））论文阅读

qq_41627642的博客

01-04

3170

无

差值法变化检测

04-01

差值法变化检测，处理BMP图像，查看图像用主菜单上的“打开”键

图像变化检测—差值法—Python

qq_42075634的博客

06-25

5161

图像变化检测方法1–差值法利用opencv里面的absdiff() import cv2 # 读取图像 img1 = cv2.imread(r'.\atl87.jpg') # 可以读取tif格式图片 img2 = cv2.imread(r'.\atl92.jpg') # absdiff 获取差分图就是将两幅图像作差 change = cv2.absdiff(img1, img2) #将结果保存到当前文件夹下，命名为diff.jpg cv2.imwrite(r'.\diff.jpg', chang

基于差分算法结合边缘检测实现SAR图像变化检测附matlab代码.zip

06-11

1.版本：matlab2019a，不会运行可私信 2.领域：【图像检测】 3.内容：基于差分算法结合边缘检测实现SAR图像变化检测附matlab代码.zip 4.适合人群：本科，硕士等教研学习使用

【图像检测】基于深度差分和PCANet实现SAR图像变化检测附matlab代码

qq_59747472的博客

06-12

920

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11-17

基于显著性的SAR图像机场跑道边缘检测方法，已申请专利，仅供学习参考

基于边缘检测的SAR图像平行线特征提取算法

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2301_79325657的博客

10-06

779

图像差分是一种常用的计算机视觉技术，用于检测图像中的变化或运动。在本文中，我们将使用OpenCV库来编写一个程序，实现图像差分并检测出图像中的变化区域。差异图像中的像素值表示了两张图像之间的差异程度。我们可以通过应用阈值来将差异图像二值化，以便更好地突出变化的区域。这可以通过简单地计算两个图像的差异，并将结果存储在一个新的图像中来实现。接下来，我们将导入必要的库并加载两张图像，分别表示前后两个时间点的图像。最后，我们可以通过在原始图像上绘制检测到的变化区域来可视化结果。函数来查找阈值图像中的轮廓，并使用。

合成孔径雷达影像（SAR图像）变化检测传统研究方法

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论文名称：合成孔径雷达影像变化检测研究进展论文地址：https://web.xidian.edu.cn/mggong/files/20151108_104143.pdf 一、SAR影像变化检测方法单极化 SAR 影像变化检测的基本流程范式，即经典的三步流程范式： 1. 预处理 2. 生成差异图 3. 分析差异图 1. 预处理

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CodeNexus的博客

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基于双参数c-far实现SAR图像舰船目标检测附matlab代码

Matlab_dashi的博客

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SAR（Synthetic Aperture Radar）图像舰船目标检测是一项重要的任务，在里我将介绍如何基于双参数c-far（constant false alarm rate）实现这个目标。双参数c-far是一种在SAR图像中检测舰船目标的常用方法。在这种方法中，首先需要对SAR图像进行预处理，包括辐射校正、多视角融合、多时刻融合等。然后，通过计算图像中每个像素点的CFAR统计量来检测目标。CFAR统计量是一种用于衡量像素点是否属于目标的指标。

2023-5 一种基于特征差分卷积神经网络的变化检测方法

qq782352459的博客

02-24

2820

该方法使用CNN从遥感图像中学习深度特征，然后使用迁移学习组成具有共享权重的双通道网络，生成多尺度、多深度的特征差异图进行变化检测。该网络使用本文提出的变化幅度引导损失函数进行训练，只需使用少量像素级样本进行训练即可生成变化幅度图，这有助于去除一些伪变化。