Abstract-Ett av de viktigaste problemen i samband med oövervakade förändring detektionsmetoder baserat på "skillnadsbilden" ligger i bristen på effektiva automatiska tekniker för att särskilja mellan ändrade och oförändrade pixlar i skillnaden bilden. Sådan diskriminering utförs vanligen med hjälp av empiriska strategier eller manuella rättegångs- och terrorförfaranden, som påverkar både exaktheten och tillförlitligheten i förändringsdetekteringsprocessen. För att övervinna sådana nackdelar föreslår vi i detta dokument två automatiska tekniker (som bygger på Bayes-teorin) för analys av skillnadsbilden. Man tillåter ett automatiskt urval av beslutströskeln som minimerar sannolikheten för att ändra detektionsfel under antagandet att pixlar i skillnaden bilden är oberoende av varandra. Den andra analyserar skillnaden bilden genom att överväga den rumsliga-kontextuella information som ingår i grannskapet av varje pixel. I synnerhet presenteras en metod baserad på Markov Random Fields (MRF) som utnyttjar interpixel klass beroende sammanhang. Båda de föreslagna teknikerna kräver kunskap om den statistiska fördelningen av de ändrade och oförändrade pixlarna i differentialbilden. För att göra en oövervakad uppskattning av de statistiska termer som kännetecknar dessa fördelningar föreslår vi en iterativ metod baserad på algoritmen Förväntning-Maximering (EM). Experimentella resultat bekräftar effektiviteten hos båda de föreslagna teknikerna.
REF föreslår en oövervakad förändringsdetektionsalgoritm som syftar till att skilja mellan ändrade och oförändrade pixlar för fjärravkänningsbilder med flera tidsintervall.
Automatic analysis of the difference image for unsupervised change detection
{'venue': 'IEEE Trans. Geoscience and Remote Sensing', 'journal': 'IEEE Trans. Geoscience and Remote Sensing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}