【摘 要】
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在复杂地表类型的图像变化检测研究中,纹理特征变化能有效地反映不同时期地表的变化情况。基于此,研究纹理特征增强的变化检测方法,采用方向对数变差函数算法对图像的纹理特
【基金项目】
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国家“973”计划基金资助项目(613XXX0301);中国博士后科学基金资助项目(2013M542467)
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在复杂地表类型的图像变化检测研究中,纹理特征变化能有效地反映不同时期地表的变化情况。基于此,研究纹理特征增强的变化检测方法,采用方向对数变差函数算法对图像的纹理特征进行增强,使用基于对数变差函数的结构相似度算法提取多尺度图像中不同频段的纹理差异特征。通过基于关联度的模糊C均值聚类改进方法对差异特征进行分类,并利用区域生长优化分类结果,提取最终的变化检测结果。实验结果表明,与NSCTKFCM和UDWTKMEAN等方法相比,该方法检测结果精确,提取的变化区域边缘结构清晰,同时减少了光照和噪声的干扰。
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