【摘 要】
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介绍了一种形态学模型(morphological profile,MP)工具,这种工具运用在合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)图像中,增强了对SAR图像的多角度细节处理,提高了图像检测精度.在图像检测中加入算法可被应用于遥感图像变化检测领域.本文提出的SAR图像变化检测方法是在多尺度子空间融合谱聚类的基础上进行的,这种方法是对不同时刻得到的同图进行对数比和均值比处理,从而构成多个子空间获取图像的结构特征,并结合随机采样谱聚类的子空间融合算法得到的变化的图像.本文方法所
【机 构】
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扬州市职业大学电子工程学院,江苏扬州225009;扬州海科电子科技有限公司,江苏扬州225009;中国船舶重工集团公司第七二三研究所,江苏扬州225001
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介绍了一种形态学模型(morphological profile,MP)工具,这种工具运用在合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)图像中,增强了对SAR图像的多角度细节处理,提高了图像检测精度.在图像检测中加入算法可被应用于遥感图像变化检测领域.本文提出的SAR图像变化检测方法是在多尺度子空间融合谱聚类的基础上进行的,这种方法是对不同时刻得到的同图进行对数比和均值比处理,从而构成多个子空间获取图像的结构特征,并结合随机采样谱聚类的子空间融合算法得到的变化的图像.本文方法所得的SAR图可以检测到很多单一的像素点,误检像素点数目明显减小,优于其他算法结果.检测结果抑制了图像变化中的缺失问题,因此具备较高的检测精度.
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