西安电子科技大学学报（自然科学版）
西安電子科技大學學報（自然科學版）
서안전자과기대학학보（자연과학판）
JOURNAL OF XIDIAN UNIVERSITY(NATURAL SCIENCE)
2013年
6期
13-18
,共6页
变化检测%合成孔径雷达图像%聚类%分割%粒子群优化
變化檢測%閤成孔徑雷達圖像%聚類%分割%粒子群優化
변화검측%합성공경뢰체도상%취류%분할%입자군우화
change detection%synthetic aperture radar images%clustering%segmentation%particle swarm optimization
针对模糊局部信息C均值算法运算量较高的问题,提出了一种新的结合多阈值法的模糊聚类算法,并用于合成孔径雷达图像变化检测中的差异图聚类.首先利用多阈值法对差异图进行预分割,得到变化类、非变化类以及待判别类;之后利用模糊局部信息C均值算法对待判别类中的像素点集进行聚类,而在聚类过程中涉及到邻域像素点不属于待判别类时,其隶属度值将取确定值0或1.该方法提高了对合成孔径雷达图像变化检测的精度,且运算量较低.相关的实验结果表明,与模糊C均值算法和模糊局部信息C均值算法相比较,该方法的检测性能更好,而运行时间比模糊局部信息C均值算法的运算时间降低了70％多.
針對模糊跼部信息C均值算法運算量較高的問題,提齣瞭一種新的結閤多閾值法的模糊聚類算法,併用于閤成孔徑雷達圖像變化檢測中的差異圖聚類.首先利用多閾值法對差異圖進行預分割,得到變化類、非變化類以及待判彆類;之後利用模糊跼部信息C均值算法對待判彆類中的像素點集進行聚類,而在聚類過程中涉及到鄰域像素點不屬于待判彆類時,其隸屬度值將取確定值0或1.該方法提高瞭對閤成孔徑雷達圖像變化檢測的精度,且運算量較低.相關的實驗結果錶明,與模糊C均值算法和模糊跼部信息C均值算法相比較,該方法的檢測性能更好,而運行時間比模糊跼部信息C均值算法的運算時間降低瞭70％多.
침대모호국부신식C균치산법운산량교고적문제,제출료일충신적결합다역치법적모호취류산법,병용우합성공경뢰체도상변화검측중적차이도취류.수선이용다역치법대차이도진행예분할,득도변화류、비변화류이급대판별류;지후이용모호국부신식C균치산법대대판별류중적상소점집진행취류,이재취류과정중섭급도린역상소점불속우대판별류시,기대속도치장취학정치0혹1.해방법제고료대합성공경뢰체도상변화검측적정도,차운산량교저.상관적실험결과표명,여모호C균치산법화모호국부신식C균치산법상비교,해방법적검측성능경호,이운행시간비모호국부신식C균치산법적운산시간강저료70％다.
