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针对传统的基于进化聚类方法在处理变化检测问题时往往耗时过长,并且在搜索最优聚类中心过程中容易陷入局部最优,同时对于SAR图像的变化检测问题往往会存在边缘定位不够准确的缺点,提出了基于量子免疫克隆聚类的SAR图像变化检测方法。该方法把图像的灰度值作为输入信息,通过量子比特定义聚类中心,通过量子免疫克隆算法来搜索最优聚类中心,从而得到更佳的全局阈值,最后根据阈值得到变化检测结果。实验结果表明:本方法相较于K&I阈值法,可以得到更佳的全局阈值;相较于遗传聚类算法,可以快速、有效地搜索到更优聚类中心,准确定位边缘,提高变化检测精度。  相似文献
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