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结合邻域信息自适应优化的SAR图像变化检测
文献摘要：
为提高SAR图像变化检测的精度,本文提出了一种邻域信息自适应优化及差异图融合的SAR图像变化检测算法.该算法首先根据邻域信息异质性计算像素点的自适应窗口生成自适应的对数均值比差异图像,充分抑制噪声影响;其次,将其与差值图加权融合,保留了图像的细节部分;最后,利用基于邻域隶属度约束的FCM聚类算法对融合后的差异图像进行分类.实验结果表明,该方法有效抑制了噪声对结果的影响,提高了变化检测的精度.
文献关键词：
SAR图像;变化检测;自适应窗口;差异图融合;FCM聚类
中图分类号：
作者姓名：
朱拂晓;董张玉;杨学志
作者机构：
合肥工业大学 计算机与信息学院,合肥230031;工业安全与应急技术安徽省重点实验室,合肥230031;智能互联系统安徽省实验室,合肥230031;合肥工业大学 软件学院,合肥230031
文献出处：
引用格式：
[1]朱拂晓;董张玉;杨学志-.结合邻域信息自适应优化的SAR图像变化检测)[J].智能计算机与应用,2022(07):20-24,34
A类：
B类：
邻域信息,自适应优化,SAR,变化检测,差异图融合,检测算法,像素点,自适应窗口,抑制噪声,噪声影响,加权融合,隶属度,FCM,聚类算法
AB值：
0.228473
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