【摘要】：針對變化檢測中差異影像上變化閾值選擇困難的問題,該文提出了使用粒子群優(yōu)化算法自動地從差異影像上選擇最優(yōu)變化閾值的方法。該方法首先利用主成分分析法從影像中提取包含最大信息的主分量,利用主分量構建差異影像;在此基礎上,使用高斯混合模型估算差異影像的初始閾值,最后通過粒子群算法計算出最優(yōu)的變化閾值。實驗結果表明,該方法能夠迅速地獲取變化閾值,避免了人工選擇時繁瑣重復的嘗試,且檢測結果精度較高。
[Abstract]:Aiming at the difficulty of selecting the threshold of variation in the differential image, this paper presents a method of selecting the optimal threshold of variation from the difference image automatically by using particle swarm optimization algorithm. In this method, principal component analysis (PCA) is first used to extract the principal component of the maximum information from the image, and the principal component is used to construct the differential image. On this basis, Gao Si mixed model is used to estimate the initial threshold of the differential image. Finally, the optimal threshold is calculated by particle swarm optimization (PSO). The experimental results show that the method can obtain the threshold quickly, avoid the tedious and repetitive attempts in manual selection, and the accuracy of the detection results is high.
【作者單位】： 中國地質大學地球物理與空間信息學院;
【基金】：國家自然科學基金項目(41501470)
【分類號】：P237

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本文編號：2215393