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文檔簡(jiǎn)介
1、遙感圖像變化檢測(cè)是通過(guò)對(duì)同一地區(qū)不同時(shí)期的兩幅或多幅遙感圖像的比較分析,以及圖像之間的差異得到所需的地物變化信息。模糊C均值聚類(lèi)算法(FCM, fuzzy c-means)是一種不需要任何先驗(yàn)信息的無(wú)監(jiān)督分類(lèi),在遙感圖像變化檢測(cè)中被廣泛應(yīng)用。
由于FCM算法具有對(duì)初始值敏感、容易陷入局部最優(yōu)等缺點(diǎn),而人工蜂群算法(ABC, artificial bee colony)具有全局收斂性,且計(jì)算簡(jiǎn)潔、易于實(shí)現(xiàn)。因此,本文利用人工蜂群
2、算法的全局尋優(yōu)能力來(lái)代替模糊聚類(lèi)算法的聚類(lèi)中心迭代過(guò)程,從而提高模糊聚類(lèi)算法的精確度,并將新算法利用到遙感圖像的變化檢測(cè)中,本文主要的工作和內(nèi)容如下:
(1)得到效果較好的差異圖像是變化檢測(cè)的關(guān)鍵,為了克服傳統(tǒng)方法得到差異圖利用圖像信息單一的缺點(diǎn),本文針對(duì)不同的遙感圖像分別選用了圖像對(duì)數(shù)比、像素差值與比值相融合的方法得到差異圖像,仿真實(shí)驗(yàn)表明,新方法不僅對(duì)噪聲的抵抗能力強(qiáng),而且簡(jiǎn)單直觀。
(2) FCM算法僅適用于球
3、面幾何結(jié)構(gòu)聚類(lèi)且對(duì)初始值敏感, GKC(Gustafson-Kessel clustering)算法采用自適應(yīng)距離范數(shù)能夠自動(dòng)適應(yīng)聚類(lèi)的形狀,文中將這兩種模糊聚類(lèi)算法運(yùn)用到合成孔徑雷達(dá)(SRA)圖像變化檢測(cè)中,仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果比較表明,GKC算法分類(lèi)較準(zhǔn)確,效果更好。
(3)將FCM算法與ABC算法相結(jié)合,利用ABC算法代替模糊聚類(lèi)算法中聚類(lèi)中心的迭代尋優(yōu)過(guò)程,給出了基于人工蜂群優(yōu)化模糊聚類(lèi)的新算法(ABC-FCM)。仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果
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