【摘 要】
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为减少噪声对SAR图像变化检测分类结果的影响,提高最终的检测精度,提出一种结合双差异图与PCA-FCM的SAR图像的变化检测算法。通过对数比法和均值比法得到同一地区的两幅差异
【机 构】
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新疆大学信息科学与工程学院,上海交通大学图像处理与模式识别研究所,新西兰奥克兰理工大学知识工程与发现研究所
【基金项目】
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教育部促进与美大地区科研合作与高层次人才培养基金项目(2014-2029、2016-2196)
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为减少噪声对SAR图像变化检测分类结果的影响,提高最终的检测精度,提出一种结合双差异图与PCA-FCM的SAR图像的变化检测算法。通过对数比法和均值比法得到同一地区的两幅差异图,两幅差异图通过合成规则得到最终的差异图,将合成的差异图分成不重叠的块,利用主成分分析(PCA)提取特征向量,将合成差异图中每个像素用映射到特征向量空间的向量表示,使用模糊C均值聚类对每个像素的向量聚类分为变化类和未变化类。实验结果表明,该方法降低了噪声对检测结果的影响,提高了变化检测的精度。
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