基于CCA差异图融合的SAR图像变化检测算法

• 作者: 刘晨 周强 曲长文 李智 邓兵
• 来源期刊: 火力与指挥控制
• 学科: 工学
• 关键词: SAR图像 差异图融合 典型相关分析(CCA) FCM Growcut 变化检测
• 年，卷（期）: 2018,（12）
• 所属期刊栏目: 特约稿
• 页码范围: 1-4,10
• 页数: 5页
• 分类号: TN958
• 字数: 2491字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-0640.2018.12.001

摘要

针对SAR图像差异图融合方法操作繁琐、参数不能自适应选取、计算复杂这一问题,提出了基于典型相关分析(CCA)差异图融合的SAR图像变化检测算法.该算法首先构造比值图、对数比值图,然后经过中值滤波,将滤波后的比值图和对数比值图转化为列向量并将两组列向量进行线性组合,在典型相关极大的条件约束下,得到最佳的线性组合,再将此最佳线性组合的列向量转化为原差异图大小的矩阵,即可得到融合后的差异图.对融合后的差异图应用FCM聚类得到聚类效果图,而后对聚类效果图应用Growcut分割算法处理得到最终的变化检测结果.由实验仿真结果可以得出所提基于CCA差异图融合的SAR图像变化检测算法具有很高的变化检测精度,是适用可行的.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	曲长文	海军航空大学电子信息工程系	198	1364	17.0	26.0
2	邓兵	海军航空大学电子信息工程系	52	599	13.0	23.0
3	周强	海军航空大学科研部	48	261	9.0	13.0
4	刘晨	海军航空大学电子信息工程系	10	57	4.0	7.0
5	李智	海军航空大学电子信息工程系	10	56	4.0	7.0