【摘 要】
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针对基于差异图像分类的SAR图像变化检测方法中差异图像保持完整变化区域难的特点,以及按像元分类容易受噪声的干扰,提出了一种基于综合差异图像和按块k均值聚类法的SAR图像
【机 构】
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中国科学院遥感与数字地球研究所,中国科学院大学
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针对基于差异图像分类的SAR图像变化检测方法中差异图像保持完整变化区域难的特点,以及按像元分类容易受噪声的干扰,提出了一种基于综合差异图像和按块k均值聚类法的SAR图像变化检测方法。首先,分别通过差值法和对数比值法得到2幅不同时相同一地理位置的SAR图像差异图像,为了使差异图像更加平滑和保持边缘信息,分别对这2种差异图像进行均值滤波和中值滤波。然后,通过简单的线性结合得到最终的差异图像,随后将差异图像分成若干个大小为h×h且不重叠的块,通过主成分分析提取每个块的特征向量,再利用k均值聚类法将特征向量空间分成2类。最后,根据最近邻法将差异图像分为变化区域和未变化区域。实验结果表明,该方法不仅能有效地检测出变化区域,还在一定程度上降低了虚警。
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