【摘 要】
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为提高极化合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)图像变化检测算法的鲁棒性以及检测精度,提出基于范数主成分分析(linorm principal component analysis,l1-PCA)模型
【机 构】
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北京科技大学计算机与通信工程学院,清华大学电子工程系
【基金项目】
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国家自然科学基金(61771043);中央高校基本科研业务费专项资金(FRF-TP-18-013A2);北京科技大学与台北科技大学学术合作专题研究计划(TW2019010)资助课题
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为提高极化合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)图像变化检测算法的鲁棒性以及检测精度,提出基于范数主成分分析(linorm principal component analysis,l1-PCA)模型的变化检测算法。首先,采用基于Hotelling-Lawley复矩阵迹变化检测算子构造差异图;其次,采用l1-PCA模型获取差异图的变化信息,使得每个像素以一个特征向量来表示;最后,使用k-means算法对变化信息进行聚类,得到变化检测结果。该方法是一种非监督变化检测方法,相
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