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基于邻域信息的SAR图像变化检测 被引量：4
1
作者 袁晓谦 陈超 田姗 《激光杂志》 北大核心 2021年第1期118-123,共6页
为了减少合成孔径雷达(SAR)图像中乘性斑点噪声对变化检测结果的影响,充分地利用了像素的邻域信息。首先使用邻域比值(NR)方法构造差异图像,然后提出基于邻域信息的模糊C均值聚类(FCM)算法。NR算子在构造差异图像时能够较好地保留图像... 为了减少合成孔径雷达(SAR)图像中乘性斑点噪声对变化检测结果的影响,充分地利用了像素的邻域信息。首先使用邻域比值(NR)方法构造差异图像,然后提出基于邻域信息的模糊C均值聚类(FCM)算法。NR算子在构造差异图像时能够较好地保留图像信息并抑制噪声的干扰。同时将邻域信息引入到FCM算法的目标函数,以邻域加权距离改进了FCM算法在欧式距离计算中的不足,并约束了隶属度函数,减少了噪声对邻域中心像素的干扰。通过以上考虑像素邻域信息的算法,得到了差异图像的聚类结果,从而实现了SAR图像的变化检测。实验结果表明,所提算法较传统的FCM和K-means聚类算法,可以较好地保留图像变化区域的信息,同时提高了SAR图像变化检测的准确度。 展开更多
关键词 sar图像变化检测 邻域加权距离 模糊C均值聚类 邻域信息
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基于分层模糊聚类和小波卷积神经网络的SAR图像变化检测算法
2
作者 张萌 潘志刚 《中国科学院大学学报（中英文）》 CAS CSCD 北大核心 2023年第5期637-646,共10页
传统的合成孔径雷达(SAR)图像变化检测方法存在受散斑噪声影响大、图像深层信息难以利用、检测精度低等问题。针对以上问题,提出一种基于卷积神经网络和模糊聚类的SAR幅度图像变化检测算法。首先通过基于Gabor纹理的FLICM算法对差异图... 传统的合成孔径雷达(SAR)图像变化检测方法存在受散斑噪声影响大、图像深层信息难以利用、检测精度低等问题。针对以上问题,提出一种基于卷积神经网络和模糊聚类的SAR幅度图像变化检测算法。首先通过基于Gabor纹理的FLICM算法对差异图进行预分类,基于预分类结果自动选取可靠的训练样本,无需人工进行样本标注;引入多尺度通道注意力机制,并采用MSCA_WCNN完成二次分类,最终得到变化检测结果。本文算法在提取SAR图像不同尺度特征的同时能够对无关特征通道进行抑制,从而有效利用图像特征;小波卷积神经网络在保留图像有用信息的同时实现了去噪功能,增强了算法的鲁棒性。采用真实的星载SAR图像数据进行对比实验,实验结果表明,本文算法具有较高的检测精度,验证了算法的有效性。 展开更多
关键词 sar图像变化检测 模糊聚类 卷积神经网络 多尺度卷积 通道注意力
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基于双边加权核图割的SAR图像变化检测
3
作者 丁稀 董张玉 杨学志 《地理与地理信息科学》 CSCD 北大核心 2022年第3期37-42,共6页
为解决SAR图像因相干斑噪声严重而影响变化检测结果的问题,该文从像素级和区域级两个角度对SAR图像的空间邻域关系进行研究,提出一种基于双边加权核图割的SAR图像变化检测算法。首先通过均值比算子生成差异图,并利用核函数隐式地将差异... 为解决SAR图像因相干斑噪声严重而影响变化检测结果的问题,该文从像素级和区域级两个角度对SAR图像的空间邻域关系进行研究,提出一种基于双边加权核图割的SAR图像变化检测算法。首先通过均值比算子生成差异图,并利用核函数隐式地将差异图转换为图割能量函数的一元项;然后分别针对邻域内像素的空间上下文关系与以像素为中心的区域空间上下文关系进行研究,将其量化为图割能量函数的二元项。选取Ottawa和Mexico fire两组SAR数据集对算法进行验证,该算法平均总体精度为98.44%,Kappa系数相比PCA-Kmeans、FLICM、MRFFCM、KGC算法分别提高了4.64%、6.16%、4.15%和5.04%,证明该算法能够提高变化区域和非变化区域之间的可分离性,对噪声严重的SAR图像的抗噪能力较强,且图像边缘定位准确。 展开更多
关键词 核图割 sar图像变化检测 上下文信息 边缘相似度
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