基于无监督稀疏表示的眼底图像对变化检测

本文提出了一种基于稀疏表示分类（SRC）的无监督变化检测方法，用于检测眼底图像对中的变化区域。该方法首先从参考图像中提取局部邻域块以构建局部背景字典，然后通过稀疏表示当前图像块并重建其背景，最后通过背景减法给出变化区域。SRC方法可以自动校正光照变化，有效地过滤局部对比度和全局强度，对于具有小病灶的图像对，SRC方法的AUC和mAP值分别为0.9858和0.8647，对于变化较大的图像对，SRC方法的AUC和mAP值分别为0.9892和0.9692。实验表明，本文提出的方法在光照变化方面比RPCA更鲁棒，并且可以比像素级图像差分更有效地检测变化区域。