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摘要:
给出了一种无监督SAR图像变化检测算法,它不需要分布假设,而是通过联合灰度直方图的分布特性进行判别.算法利用自适应边缘检测提取训练数据,通过Fisher分类器对联合直方图进行判别分析,得到不同小波层待检测点隶属度,并根据邻域关系以及上下文进行融合,得到最终检测结果.对真实SAR图像进行检测,得到了较好的检测结果.
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内容分析
关键词云
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文献信息
篇名 基于小波域Fisher分类器的SAR图像变化检测
来源期刊 红外与毫米波学报 学科 工学
关键词 SAR图像 变化检测 Fisher分类器 小波变换
年,卷(期) 2011,(2) 所属期刊栏目 研究简报
研究方向 页码范围 173-178
页数 分类号 TP751.1
字数 5122字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 焦李成 西安电子科技大学智能感知与图像理解教育部重点实验室和智能信息处理研究所 514 14586 52.0 103.0
2 王桂婷 西安电子科技大学智能感知与图像理解教育部重点实验室和智能信息处理研究所 8 88 4.0 8.0
3 辛芳芳 西安电子科技大学智能感知与图像理解教育部重点实验室和智能信息处理研究所 6 45 3.0 6.0
4 万红林 西安电子科技大学智能感知与图像理解教育部重点实验室和智能信息处理研究所 5 59 3.0 5.0
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研究主题发展历程
节点文献
SAR图像
变化检测
Fisher分类器
小波变换
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
红外与毫米波学报
双月刊
1001-9014
31-1577/TN
大16开
上海市玉田路500号
4-335
1982
chi
出版文献量(篇)
2620
总下载数(次)
3
总被引数(次)
28003
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
论文1v1指导