【摘 要】
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机场跑道边缘像素因具有类别模糊性而易产生误分类,为此提出一种基于鲁棒模糊聚类的PolSAR图像跑道区域检测方法。为避免模糊聚类对初始类中心敏感而陷入局部最优,首先利用极
【机 构】
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中国民航大学基础实验中心,中国民航大学电子信息与自动化学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61571442);天津市教委科研计划项目(2018KJ246);中央高校基本科研业务费专项(3122018S008)
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机场跑道边缘像素因具有类别模糊性而易产生误分类,为此提出一种基于鲁棒模糊聚类的PolSAR图像跑道区域检测方法。为避免模糊聚类对初始类中心敏感而陷入局部最优,首先利用极化分解理论对原始图像进行粗分割,得到合适的初始类中心。然后采用基于Wishart距离的鲁棒模糊聚类算法对PolSAR图像进行分类,并提取感兴趣区域(即疑似跑道区域)。最后利用跑道结构特征对感兴趣区域进行辨识,确定真实跑道位置。仿真结果表明,相比其它两种检测算法,该检测算法具有精度高、速度快、视觉效果好的特点。
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