【摘 要】
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针对传统的遥感影像变化检测算法不能同时确保准确率高、抗噪能力强和时间成本低的现状,设计一种新的基于非下采样剪切波变换和自适应脉冲耦合神经网络相结合的遥感影像变化
【机 构】
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新疆大学信息科学与工程学院,乌鲁木齐市第59中学,巴州外事侨务办公室
【基金项目】
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新疆维吾尔自治区自然科学基金项目(2015211C288)
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针对传统的遥感影像变化检测算法不能同时确保准确率高、抗噪能力强和时间成本低的现状,设计一种新的基于非下采样剪切波变换和自适应脉冲耦合神经网络相结合的遥感影像变化检测算法。充分采用邻域信息有效降低虚警数量;借助非下采样剪切波变换的多方向、多尺度分解并利用全局、局部滤波,有效降低漏警数量;非下采样剪切波变换具有平移、旋转和尺度不变性,有效提升抗噪能力;自适应脉冲耦合神经网络分类准确率高并且时间成本很低。实验结果表明,与其他算法相比,该算法具有更高的检测准确度、更强的抗噪能力和更低的时间成本。实验结果验证了该算
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