基于邻域信息的SAR图像变化检测

为了减少合成孔径雷达(SAR)图像中乘性斑点噪声对变化检测结果的影响,充分地利用了像素的邻域信息。首先使用邻域比值(NR)方法构造差异图像,然后提出基于邻域信息的模糊C均值聚类(FCM)算法。NR算子在构造差异图像时能够较好地保留图像信息并抑制噪声的干扰。同时将邻域信息引入到FCM算法的目标函数,以邻域加权距离改进了FCM算法在欧式距离计算中的不足,并约束了隶属度函数,减少了噪声对邻域中心像素的干扰。通过以上考虑像素邻域信息的算法,得到了差异图像的聚类结果,从而实现了SAR图像的变化检测。实验结果表明,所提算法较传统的FCM和K-means聚类算法,可以较好地保留图像变化区域的信息,同时提高了SAR图像变化检测的准确度。

K-means聚类中心的鲁棒优化算法

针对K-means算法对随机选择的初始聚类中心敏感且聚类结果不稳定、准确率不高的问题,提出一种基于邻域数据距离加权的聚类中心鲁棒优化算法。通过建立数据密度约束将聚类中心优化在数据密集区域,有效克服K-means算法聚类结果稳定性差等问题。通过对仿真数据和标准数据集的实验,验证了采用该算法收敛的聚类中心非常接近标准数据集的实际中心,具有较优的聚类准确性、鲁棒性和收敛速度。

自适应区间二型模糊聚类的遥感影像变化检测

由于遥感影像变化检测面临"同物异谱"、"同谱异物"等诸多不确定的问题,传统一型模糊聚类算法不能描述其高阶不确定性,难以对差异影像进行准确建模分割出变化信息。针对上述问题,在引入区间二型模糊聚类的基础上,提出了一种自适应区间二型模糊聚类的遥感影像变化检测算法。通过构造自适应邻域加权距离度量的方式更新隶属度,不仅降低了传统区间二型模糊分析算法对参数的依赖,还可以有效利用邻域信息,最后通过迭代更新隶属度实现地物变化信息的提取。利用两组遥感影像数据验证了该方法的有效性。