SAR图像变化检测可以通过对差异图的分类来实现，由于SAR图像容易受到相干斑噪声的干扰，从而影响变化检测效果。提出了一种基于空间邻域信息模糊聚类的SAR图像变化检测方法，根据对数比法和均值比法的各自特点，构造了一种新的差异图生成方法，并通过对传统的模糊聚类算法结合像素的空间邻域信息进行改进，来实现SAR图像的变化检测。实验结果表明，与传统的阈值法、模糊聚类算法以及局部邻域信息模糊C均值算法相比，提出的算法具有较高的检测精度，不但能有效地抑制噪声影响，同时能较好地保留图像细节信息。
2021-11-09 19:03:56
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针对基于模糊C均值聚类（FCM）的图像分割算法仅利用像素的灰度信息、噪声抑制不理想、算法鲁棒性不高的问题，提出了一种基于像素邻域信息约束的FCM图像分割算法。该算法在模糊目标函数中引入邻域信息约束，通过约束系数自适应调节控制邻域信息约束强度，自优化迭代更新聚类中心和聚类隶属度矩阵，使模糊目标函数收敛到最小，并利用像素最优聚类隶属度去模糊化操作实现图像分割。实验结果表明，该算法在获得较高的图像分割精度的同时，具有较强的噪声抑制能力。
2021-05-14 19:24:40
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