【摘 要】
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针对合成孔径雷达（synthetic aperture radar,SAR）图像变化检测获得有标记样本的数量十分有限且困难,传统方法检测率低等问题,提出了一种基于原始特征空间的K均值和支持向量机（K
【机 构】
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第二炮兵工程大学七系,重庆通信学院二系
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针对合成孔径雷达（synthetic aperture radar,SAR）图像变化检测获得有标记样本的数量十分有限且困难,传统方法检测率低等问题,提出了一种基于原始特征空间的K均值和支持向量机（K-means and support vector machine,KM-SVM）法SAR图像无监督变化检测。首先,不需要任何先验信息的条件下,利用K-means聚类方法获取差异图像的分类阈值;其次,利用阈值,引入偏移量,自动选取伪训练集和无标签集,并用伪训练集定义SVM的初始决策超平面;最后,用基于统计特征的
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