10.3969/j.issn.1001-2400.2013.06.003
结合多阈值法的模糊聚类用于SAR图像变化检测
针对模糊局部信息C均值算法运算量较高的问题,提出了一种新的结合多阈值法的模糊聚类算法,并用于合成孔径雷达图像变化检测中的差异图聚类.首先利用多阈值法对差异图进行预分割,得到变化类、非变化类以及待判别类;之后利用模糊局部信息C均值算法对待判别类中的像素点集进行聚类,而在聚类过程中涉及到邻域像素点不属于待判别类时,其隶属度值将取确定值0或1.该方法提高了对合成孔径雷达图像变化检测的精度,且运算量较低.相关的实验结果表明,与模糊C均值算法和模糊局部信息C均值算法相比较,该方法的检测性能更好,而运行时间比模糊局部信息C均值算法的运算时间降低了70％多.
变化检测、合成孔径雷达图像、聚类、分割、粒子群优化
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TP18(自动化基础理论)
国家自然科学基金资助项目61003199;中央高校基本科研业务费专项资金资助项目K50510020015,K5051202019
2013-12-31（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共6页
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