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【24h】

Multiscale Change Detection in Multitemporal Satellite Images

机译：多时相卫星图像中的多尺度变化检测

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In this letter, we propose a novel technique for unsupervised change detection in multitemporal satellite images. The difference image which is computed from multitemporal images acquired on the same geographical area at two different time instances is decomposed using $S$-levels undecimated discrete wavelet transform (UDWT). For each pixel in the difference image, a multiscale feature vector is extracted using the subbands of the UDWT decomposition and the difference image itself. The final change detection map is achieved by clustering the multiscale feature vectors using $k$ -means algorithm into two disjoint classes: changed and unchanged. Experimental results confirm the efficacy of the proposed approach on both optical and synthetic aperture radar images.
机译：在这封信中，我们提出了一种用于多时相卫星图像中无监督变化检测的新技术。使用$ S $级未抽取离散小波变换（UDWT）分解从在两个不同时间实例的相同地理区域上获取的多时间图像计算出的差异图像。对于差异图像中的每个像素，使用UDWT分解的子带和差异图像本身提取多尺度特征向量。最终的变化检测图是通过使用$ k $ -means算法将多尺度特征向量聚类为两个不相交的类来实现的：变化和不变。实验结果证实了该方法在光学和合成孔径雷达图像上的有效性。

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