基于NSCT和FCM聚类的SAR图像无监督变化检测

被引：5

作者：

李青松 ^{[1
]}

覃锡忠 ^{[1
]}

贾振红 ^{[1
]}

杨杰 ^{[2
]}

胡英杰 ^{[3
]}

机构：

[1] 新疆大学信息科学与工程学院

[2] 上海交通大学图像处理和模式识别研究所

[3] 新西兰奥克兰理工大学知识工程与开发研究所

来源：

激光杂志 | 2013年 / 34卷 / 04期

关键词：

SAR图像; 变化检测; NSCT; FCM;

D O I：

暂无

中图分类号：

TN957.52 [数据、图像处理及录取];

学科分类号：

080904 ; 0810 ; 081001 ; 081002 ; 081105 ; 0825 ;

摘要：

提出了一种基于非下采样Contourlet(NSCT)和模糊C-mean聚类(FCM)的SAR图像无监督变化检测算法。首先利用基于NSCT的SAR图像去噪算法分别对两时相SAR图像进行高频系数去噪,然后利用去噪后的高频系数和低频系数构造差异图像,有效地去除了噪声对变化检测结果的影响,最后基于FCM算法实现了图像变化区域和非变化区域的分类。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。将本文算法与NSCTKFCM和UDWTKMEAN进行比较,实验证明,本文算法不仅能够很好地保留变化区域的细节和准确检测变化区域的边沿,而且对噪声有更好的鲁棒性。

引用

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页数：3

共 11 条

[1] 基于特征参数稀疏表示的SAR图像目标识别 [J].