【摘 要】
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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;
【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
【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（20142029）资助项目
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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
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