基于形态学与多尺度空间聚类的SAR图像变化检测方法研究

梅妍玭; 张得才; 傅荣

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基于形态学与多尺度空间聚类的SAR图像变化检测方法研究

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介绍了一种形态学模型(morphological profile,MP)工具,这种工具运用在合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)图像中,增强了对SAR图像的多角度细节处理,提高了图像检测精度。在图像检测中加入算法可被应用于遥感图像变化检测领域。本文提出的SAR图像变化检测方法是在多尺度子空间融合谱聚类的基础上进行的,这种方法是对不同时刻得到的同图进行对数比和均值比处理,从而构成多个子空间获取图像的结构特征,并结合随机采样谱聚类的子空间融合算法得到的变化的图像。本文方法所得的SAR图可以检测到很多单一的像素点,误检像素点数目明显减小,优于其他算法结果。检测结果抑制了图像变化中的缺失问题,因此具备较高的检测精度。

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来源
《光电子．激光》 |2021年第11期|1140-1146|共7页
作者
梅妍玭; 张得才; 傅荣;
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作者单位

扬州市职业大学电子工程学院;

江苏扬州225009;

扬州海科电子科技有限公司;

江苏扬州225009;

中国船舶重工集团公司第七二三研究所;

江苏扬州225001;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类数据、图像处理及录取;
关键词
形态学模型(morphological profile; MP); 图像变化检测; 多尺度子空间; 谱聚类算法; 检测精度;

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