非局部均值加权的动态模糊Fisher分类器的遥感图像变化检测

提出一种新的变化检测算法,利用改进的动态模糊Fisher分类器,通过对多时相图像的联合直方图进行分类得到变化区域。在此基础上,根据图像空间关系对待检测点进行非局部均值加权,并以一定比例选取可靠性高的数据先进行标类,增加数据的可分性和算法的可靠性。根据更新后的样本动态调整待检测点权重及分类器参数,直到所有点判别完毕为止。本算法不受参数模型限制,不受差异算子影响并充分利用图像的空间与时间信息。真实遥感数据试验表明本算法提高了检测精度。

一种基于模糊加权非局部均值图像滤波方法研究

针对传统均值滤波算法滤除混合噪声以及随机值脉冲过程中滤除效果差的问题,提出一种新的模糊加权非局部均值滤波方法.该算法在传统的非局部均值滤波算法基础上,引入了模糊信息价值指数,对图像中的每一个像素点进行标记.由该指标对图像中像素点信息价值性进行判断,抑制脉冲分量的影响.实验结果表明,所提出算法的滤除噪声视觉效果更加清晰,能够有效滤除混合噪声以及随机值脉冲.