基于小波融合和PCA-核模糊聚类的遥感图像变化检测

慕彩红; 霍利利; 刘逸; 刘若辰; 焦李成

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基于小波融合和PCA-核模糊聚类的遥感图像变化检测

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本文提出了一种变化检测方法以提高算法的鲁棒性、检测精度以及抗噪性.首先对差值法构造的差异图和比值法构造的差异图进行小波融合.然后将融合图像分成互不重叠的小块,并用主成分分析得到图像块的正交基.通过将融合图像中每个像素的邻域小块映射到正交基上使得每个像素用一个特征向量来表示.最后用基于核的模糊C均值对特征向量进行聚类.实验结果显示与使用单一类型差异图的聚类方法相比,本方法由于采用了图像融合的策略而增强了鲁棒性,且由于采用了核模糊聚类,进一步提高了变化检测精度.此外由于使用了特征提取的技术,本方法具有一定的抗噪性能.

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来源
《电子学报》 |2015年第7期|1375-1381|共7页
作者
慕彩红; 霍利利; 刘逸; 刘若辰; 焦李成;
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作者单位

西安电子科技大学智能感知与图像理解教育部重点实验室,智能感知与计算国际联合研究中心,陕西西安710071;

西安电子科技大学智能感知与图像理解教育部重点实验室,智能感知与计算国际联合研究中心,陕西西安710071;

西安电子科技大学电子工程学院,陕西西安710071;

西安电子科技大学智能感知与图像理解教育部重点实验室,智能感知与计算国际联合研究中心,陕西西安710071;

西安电子科技大学智能感知与图像理解教育部重点实验室,智能感知与计算国际联合研究中心,陕西西安710071;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类数字处理;
关键词
遥感图像; 变化检测; 特征提取; 核模糊聚类; 小波融合;

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