基于T检验的MATLAB图像变化检测系统

资 源 简 介

本项目开发了一种基于统计学T检验的多时相图像变化检测算法。系统支持图像自动配准与预处理，通过像素级T检验生成差异图像，并利用阈值分割提取变化区域掩膜，适用于运动目标检测和环境监测分析。

详 情 说 明

基于T检验的多时相图像变化检测与运动目标提取系统

项目介绍

本项目旨在开发一个自动化的图像变化检测与运动目标提取系统。核心方法是利用统计学中的T检验，对同一场景在不同时间点采集的多幅图像进行像素级差异分析。系统通过一系列图像处理步骤，包括图像配准、预处理、显著性检测、阈值分割和形态学优化，最终精确识别并标记出场景中的运动目标区域，为环境监测、遥感分析、安全监控等领域提供可靠的技术支持。

功能特性

• 自动化图像配准与预处理：自动对齐多时相输入图像，并进行必要的辐射校正与噪声抑制等预处理操作，确保后续分析的准确性。
• 基于T检验的差异分析：采用严谨的统计学T检验方法，定量分析图像间的像素级变化，生成显著性差异图像，有效区分真实变化与噪声。
• 自适应变化区域提取：运用自适应阈值分割技术，将差异图像转化为二值变化掩膜，并利用形态学操作（如开闭运算）优化区域形状，减少误检。
• 运动目标识别与标记：在变化区域的基础上，精确识别独立的运动目标，并生成带有目标轮廓标记的可视化结果图。
• 全面的结果输出：系统提供差分图像、二值掩膜、轮廓叠加图、统计报告等多种形式的输出，便于用户进行多维度分析。

使用方法

1. 准备输入图像：准备至少两幅同一场景、不同时间拍摄的图像（JPG、PNG、TIFF格式），确保它们具有相同的空间分辨率和尺寸。
2. 配置参数（可选）：可根据实际需求调整显著性水平（α）阈值、形态学处理的内核大小等参数，以优化检测效果。
3. 运行主程序：执行系统的主入口程序，系统将自动完成全部处理流程。
4. 查看与分析结果：处理完成后，在指定输出目录查看生成的差分图像、变化掩膜、目标轮廓图以及包含变化像素统计数量的文本报告。

系统要求

• 操作系统：Windows / Linux / macOS
• 软件环境：MATLAB R2018a 或更高版本
• 必备工具箱：Image Processing Toolbox, Statistics and Machine Learning Toolbox

文件说明

系统中的主入口文件是整个应用的核心控制器，它负责调用并协同各个功能模块。其主要功能包括：读取用户指定的多时相输入图像数据；执行图像配准与标准化预处理流程；调用基于T检验的统计模块进行像素级变化显著性计算；通过自适应阈值分割与形态学后处理生成优化的变化区域掩膜；识别运动目标轮廓并生成所有要求的输出结果（图像与报告）；最后，将原始图像与检测结果进行可视化对比展示。