【摘 要】
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为了获取图像信息较完好的差异图像以及得到更好的变化检测结果,提出了一种基于最小生成树（MST）聚类的遥感图像变化检测算法。先利用归一化邻域比值法得到两幅遥感图像的差异图
【机 构】
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新疆大学信息科学与工程学院,上海交通大学图像处理与模式识别研究所,新西兰奥克兰理工大学
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为了获取图像信息较完好的差异图像以及得到更好的变化检测结果,提出了一种基于最小生成树（MST）聚类的遥感图像变化检测算法。先利用归一化邻域比值法得到两幅遥感图像的差异图像;然后根据灰度差异直方图将像素分成变化、非变化和未确定3类,针对未确定像素,利用未确定像素的纹理特征结合MST算法进行聚类;最后通过最优目标函数将未确定像素区分为变化类和非变化类,得到最终图像变化检测结果。采用两组数据验证算法的有效性：墨西哥数据的检测精度为99.01%,运行时间为8.49s,撒丁岛数据的检测精度为98.62%,运行时间为
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