为了解决传统代数计算法构造的差异图背景中含有较多噪点的问题,提高变化检测的精度,引入信息论中相对熵的概念,借助邻域处理,提出了一种基于邻域相对熵的差异图构造方法,并应用模糊局部信息C均值(fuzzy local information C-means,FLI...为了解决传统代数计算法构造的差异图背景中含有较多噪点的问题,提高变化检测的精度,引入信息论中相对熵的概念,借助邻域处理,提出了一种基于邻域相对熵的差异图构造方法,并应用模糊局部信息C均值(fuzzy local information C-means,FLICM)非监督聚类算法,实现变化信息的自动提取。通过采用4组单极化前后时相SAR影像数据集,分析对比了不同邻域形式的相对熵差异图和传统差异图的检测性能。实验结果表明,应用该方法生成的差异影像,对噪声有着较强的鲁棒性,能够满足变化检测的需求,且在定量评价的性能指标方面表现较好。其中,基于D-邻域相对熵差异图进行变化检测的结果更加突出。展开更多
文摘为了解决传统代数计算法构造的差异图背景中含有较多噪点的问题,提高变化检测的精度,引入信息论中相对熵的概念,借助邻域处理,提出了一种基于邻域相对熵的差异图构造方法,并应用模糊局部信息C均值(fuzzy local information C-means,FLICM)非监督聚类算法,实现变化信息的自动提取。通过采用4组单极化前后时相SAR影像数据集,分析对比了不同邻域形式的相对熵差异图和传统差异图的检测性能。实验结果表明,应用该方法生成的差异影像,对噪声有着较强的鲁棒性,能够满足变化检测的需求,且在定量评价的性能指标方面表现较好。其中,基于D-邻域相对熵差异图进行变化检测的结果更加突出。
