基于形态学与多尺度空间聚类的SAR图像变化检测方法研究
DOI:
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作者:
作者单位:

(1. 扬州市职业大学 电子工程学院, 江苏 扬州 225009; 2. 扬州海科电子科技有限公司, 江苏 扬州 225009; 3.中国船舶重工集团公司第七二三研究所,江苏 扬州 225001)

作者简介:

梅妍玭(1984-),江苏扬州人,硕士 ,讲师,主要从事电子通信、图像检测方面的研究.

通讯作者:

中图分类号:

基金项目:

2017校科研课题(2017ZR10)、2011年中央财政支持的职业教育实训基地建设项目(32113092562)和2019年江苏省大学 生创新项目(201911462004Y )资助项目 (1. 扬州市职业大学电子工程学院, 江苏 扬州 225009; 2. 扬州海科电子科技有限公司, 江苏 扬州 225009; 3.中国船舶重工集团公司第七二三研究所,江苏 扬州 225001)


Research on SAR image change detection method based on morphology and multi-scale spatial clustering
Author:
Affiliation:

(1. Department of Electronic Engineering, Yangzhou Vocational University, Yangzh ou, Jiangsu 225009, China; 2.Yangzhou Haike Electronic Technology Limited Company,Yangzhou,Jiangsu 225009,China; 3.The 723Institute of CSIC, Yangzhou,Jiangsu 225001,China)

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    摘要:

    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。

    Abstract:

    The paper presents a tool,the morphological model (MP),is used in sy nthetic aperture radar (SAR) images,giving shape to the multi-dimensional details of the SAR image,improving the detection accurac y of the image.Adding algorithms to image detection can be applied to remote sensing image change detection.SAR image change detect ion method is proposed in this paper the multi-scale fusion spectral subspace clustering,on the basis of this method is with figure on the data obtained from different time change the logarithmic ratio and average ratio processing,thus forming the structure chara cteristics of the multiple word space image,combined with the random sampling of spectral clustering subspace fusion algorithm to get the change of the image.The SAR image obtained by this method can detect many single pixels,and the number of false detected pixe ls is significantly reduced,which is better than other algorithms.The detection results suppress the missing problem in the image chan ge,so the detection accuracy is high.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

梅妍玭,张得才,傅荣.基于形态学与多尺度空间聚类的SAR图像变化检测方法研究[J].光电子激光,2021,32(11):1140~1146

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  • 收稿日期:2021-05-30
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  • 在线发布日期: 2022-02-25
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