【摘 要】
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目的基于非下采样Contourlet变换(NSCT)融合策略可以有效地抑制背景信息增强变化区域的信息。但是融合后图像具有复杂的统计特征,传统的基于统计特征的变化检测难以实现。基于参数化内核图割的遥感图像分割不受统计特征的限制。为此提出了一种基于NSCT融合和参数化内核图割的SAR图像无监督水灾变化检测新算法。方法将均值比差异图像和对数比差异图像采用基于NSCT的融合算法进行融合,将融合后的差异图像
【机 构】
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新疆大学信息科学与工程学院,上海交通大学图像处理和模式识别研究所,新西兰奥克兰理工大学知识工程与开发研究所,
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目的基于非下采样Contourlet变换(NSCT)融合策略可以有效地抑制背景信息增强变化区域的信息。但是融合后图像具有复杂的统计特征,传统的基于统计特征的变化检测难以实现。基于参数化内核图割的遥感图像分割不受统计特征的限制。为此提出了一种基于NSCT融合和参数化内核图割的SAR图像无监督水灾变化检测新算法。方法将均值比差异图像和对数比差异图像采用基于NSCT的融合算法进行融合,将融合后的差异图像采用参数化内核图割算法进行前景/背景的分割,得到最终的变化检测结果。结果融合后的差异图像利用前两种差异图
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