一种新的无监督的卫星影像变化检测算法

贾振红; 余银峰; 杨杰; 胡英杰

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一种新的无监督的卫星影像变化检测算法

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提出了一种基于主分量分析(PCA)和上下截集模糊Kohonen聚类网络(UDSFKCN)的、无监督的、不同时相的和卫星影像的像素级变化检测新算法。将PCA和UDSFKCN两种方法结合,并将它应用于不同时相的卫星影像的变化检测。该方法结合每个像素的邻域信息,利用PCA,产生每个像素对应的基于邻域信息的特征向量;又将变化区域检测问题转化为两类间的分类问题;然后利用UDSFKCN对每个像素所对应的特征向量进行变化类与未变化类的聚类,得到像素级的变化区域的检测图。实验结果表明,与传统方法相比,对于高斯和斑点噪声,本文算法具有更高的检测准确性和抗噪性能。

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来源
《光电子．激光》 |2011年第3期|461-464|共4页
作者
贾振红; 余银峰; 杨杰; 胡英杰;
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作者单位

新疆大学信息科学与工程学院;

新疆乌鲁木齐830046;

上海交通大学图像处理与模式识别研究所;

上海200240;

新西兰奥克兰理工大学知识工程与开发研究所;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 TP391.41;
关键词
主分量分析(PCA); 上下截集模糊Kohonen聚类网络(UPSFKCN); 无监督变化检测; 多时相卫星影像; 遥感;

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