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基于模糊聚类的SAR图像变化检测 总被引:1,自引:0,他引:1
利用两种模糊聚类算法即模糊C均值聚类(FCM)和Gustafson Kessel聚类(GKC),对SAR图像进行变化检测。差异图是根据不同时相图像的灰度值得到的,为了验证算法的有效性,实验选用两个不同地区的多时相图像,实验结果比较现存的马尔科夫随机场(MRF)和神经网络算法,不但耗用时间短,而且无需变化类和未变化类像素的任何先验分布信息。 相似文献
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针对多时相合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)图像提出了一种非监督的变化检测方法,首先利用独立成分分析(Independent Component Analysis,ICA)抑制相干斑噪声和减少混合像元,提高图像的分类性能.然后对独立分量图像构造差值图像进行非监督的变化检测,最后采用加入空间邻域信息的模糊C-均值聚类(Fuzzy C-Means)方法把差异图像分为变化类和非变化类,以此克服需要选择统计模型的影响.实验结果证实了该算法能有效抑制了变化检测中的虚警. 相似文献
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为提高SAR图像变化检测的精度,本文提出了一种邻域信息自适应优化及差异图融合的SAR图像变化检测算法。该算法首先根据邻域信息异质性计算像素点的自适应窗口生成自适应的对数均值比差异图像,充分抑制噪声影响;其次,将其与差值图加权融合,保留了图像的细节部分;最后,利用基于邻域隶属度约束的FCM聚类算法对融合后的差异图像进行分类。实验结果表明,该方法有效抑制了噪声对结果的影响,提高了变化检测的精度。 相似文献
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基于NSCT域图像融合改进算法的SAR图像无监督变化检测 总被引:3,自引:3,他引:0
为了降低合成孔径雷达(SAR)遥感图像变化检测总 误差数以及获取更好的变化检测结果,提出了一种基于非下采样轮廓变换(NSCT)域图像融合 改进算法的SAR图像无监督变化检测方法。首先用两时相遥感图像构造得到对数比值 和均值比值两种差异图,并 经过NSCT分解得到各自的高低频系数;然后对两差异图中的低频系数均采用最大梯度平方和 规则进行融合,高频 系数均采用加权规则进行融合,再利用逆NSCT融合得到最终差异图;最后用模糊局部信息C 均值聚类(FLICMC)算法实现对图像变化区 域与非变化区域的分类。通过对真实遥感数据集与模拟遥感数据集的研究表明,本文算法能 够有效抑制斑点噪声对 检测结果的影响,并且不受变化类和非变化类统计分布的限制,不需要先验知识,适用性强 ,可以得到较好的检测 效果。与DWT2-FLICMC、MRF-FCMC算法相比,本文算法具有更高的检测精度和较少的算法 运行时间。 相似文献
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传统的基于进化聚类方法在处理变化检测时耗时过长,在搜索最优聚类中心过程中容易陷入局部最优,对于SAR图像的变化检测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.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... 相似文献
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提出了一种无监督SAR图像变化检测算法,利用数据聚类思想,通过进化算法寻找最小均方误差,得到变化检测结果.在原有Memetic算法基础上,针对图像自身特点,提出全新的搜索策略并根据当前检测结果动态调整局部搜索算法,实现了粗细结合的搜索过程.算法不受分布模型限制,不需要先验知识,适用性较强.将改进的算法与GA、ICSA及原MA进行比较,实验证明,该算法可以快速收敛.对真实SAR图像进行检测,可以得到较好的检测结果. 相似文献
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提出了一种基于非下采样Contourlet变换和模糊C均值聚类相结合的方法。该方法首先对两时相遥感图像进行相减运算得到差异图像。再对差异图像进行NSCT多尺度分解得到子带图像,将各子带图像与差异图像本身构成特征向量。最后通过使用模糊C均值聚类算法对多尺度特征向量进行分类得到最终的变化检测结果(变化和非变化类)。该算法不受变化类和非变化类统计分布的限制,不需要先验知识,适用性强。对真实遥感数据集进行研究,实验结果表明本文方法可以得到较好的检测效果;将本文算法与传统方法相比,该方法具有更好的检测精确度和抗噪性能。 相似文献
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合成孔径雷达图像中固有的相干斑噪声往往导致变化检测结果中存在大量虚警与漏警。针对这一问题,本文提出一种利用二进小波增强与边缘局部信息模糊C均值的变化检测方法。首先利用二进小波对对数比差异图进行自适应增强,平抑噪声的同时均衡灰度分布;然后,利用指数加权均值比算子对差异图进行边缘信息提取,修正局部信息模糊C均值算法中邻域窗内像素点权值,使邻域窗滑动至变化区域的边缘部分时能够对噪声切向平抑,保留细节信息。最后对差异图进行分割,得到变化检测结果二值图。仿真与实测数据实验结果表明,本文方法能够有效抑制相干斑噪声,同时对变化区域的细节保持效果较好。 相似文献
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给出了一种无监督SAR图像变化检测算法,它不需要分布假设,而是通过联合灰度直方图的分布特性进行判别.算法利用自适应边缘检测提取训练数据,通过Fisher分类器对联合直方图进行判别分析,得到不同小波层待检测点隶属度,并根据邻域关系以及上下文进行融合,得到最终检测结果.对真实SAR图像进行检测,得到了较好的检测结果. 相似文献
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基于模糊C均值聚类与空间信息相结合的图像分割新算法 总被引:2,自引:0,他引:2
针对传统的模糊C均值聚类(FCM)图像分割方法未考虑图像的空间信息,对噪声十分敏感的问题,本文提出了一种结合空间信息的模糊C均值聚类分割新算法;该算法将图像的二维直方图引入传统的模糊C均值聚类算法中,并对隶属函数做了改进;依据平方误差和最小准则,来确定模糊分类矩阵及聚类中心;最后,依据最大隶属度原则,划分图像像素的类别归属,以改善传统的PCM算法的分割质量。实验结果表明,该算法显示了较好的分割效果和较强的抗噪性能。 相似文献
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