本文關(guān)鍵詞：基于PM擴(kuò)散方程的SAR圖像變化檢測　出處：《激光雜志》2017年04期 　論文類型：期刊論文

  更多相關(guān)文章： 對數(shù)變換 PM擴(kuò)散方程 SAR圖像 變化檢測 FCM聚類算法

【摘要】：為了提高圖像變化檢測的準(zhǔn)確率,縮短圖像變化檢測的檢測時間,文章提出了一種新的合成孔徑雷達(dá)(SAR)圖像的變化檢測算法。首先對實(shí)驗(yàn)圖像進(jìn)行對數(shù)變換,把圖像中的乘性噪聲轉(zhuǎn)化成加性噪聲。然后利用非線性各項(xiàng)異性擴(kuò)散方程(PM擴(kuò)散方程)的去噪算法對變換后的圖像進(jìn)行去噪,在對數(shù)域利用差值法獲取差異圖像�？紤]到差異圖像統(tǒng)計特性復(fù)雜,難以建立準(zhǔn)確的模型,文章利用FCM算法對差異圖像進(jìn)行聚類,得到變化檢測結(jié)果。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,文章提出的檢測算法具有較高的準(zhǔn)確率和較短的檢測的時間。
[Abstract]:In order to improve the accuracy of image change detection and shorten the detection time of image change detection. In this paper, a new change detection algorithm for synthetic aperture radar (SAR) images is proposed. Firstly, logarithmic transformation of experimental images is carried out. The multiplicative noise in the image is transformed into additive noise, and then the transformed image is de-noised by using the nonlinear anisotropic diffusion equation and PM diffusion equation. The difference method is used to obtain the differential image in the number domain. Considering the complexity of the statistical characteristics of the differential image, it is difficult to establish an accurate model. In this paper, the FCM algorithm is used to cluster the differential image. The experimental results show that the proposed algorithm has higher accuracy and shorter detection time.
【作者單位】： 新疆大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院;上海交通大學(xué)圖像處理與模式識別研究所;新西蘭奧克蘭理工大學(xué)知識工程與發(fā)現(xiàn)研究所;
【基金】：教育部促進(jìn)與美大地區(qū)科研合作與高層次人才培養(yǎng)項(xiàng)目(2014-2029)
【分類號】：TN957.52
【正文快照】： 3.新西蘭奧克蘭理工大學(xué)知識工程與發(fā)現(xiàn)研究所,新西蘭奧克蘭1020??????圖像變化檢測就是利用兩幅在同一場景不同時刻的采集的圖像,獲取該場景在一段時間內(nèi)發(fā)生的變化的過程[1]。根據(jù)是否需要先驗(yàn)知識,圖像變化檢測的算法可以被分為有監(jiān)督圖像變化檢測算法和無監(jiān)督圖像變化檢測

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本文編號：1422132