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4、智能分割的新算法,并基于圖像鄰域像素的空間相關(guān)性、克隆選擇算法和最佳熵的研究提出了兩種遙感圖像的變化檢測(cè)新方法。本文的主要研究工作闡述如下:(1)針對(duì)傳統(tǒng)遺傳算法早熟收斂現(xiàn)象,本文提出了基于Memetic算法的圖像分割方法。文中采用最小生成樹和隨機(jī)化兩種方式生成初始種群,保持種群多樣性:采用類內(nèi)距離作為適應(yīng)度函數(shù),加入了學(xué)習(xí)過程來加快算法收斂速度;采用“基于同類之間的交叉方式”進(jìn)行交叉操作,保證了算法的穩(wěn)定性,使算法加速向最優(yōu)解收斂。最
5、后用紋理圖像、遙感圖像和自然圖像的分割實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了本方法的有效性。(2)提出了一種基于鄰域相似性及掩模增強(qiáng)的SAR圖像變化檢測(cè)方法。文中應(yīng)用相鄰像素之間的空間相關(guān)性來構(gòu)造差異影像圖,使得變化類與非變化類的區(qū)別更為明顯,類內(nèi)方差?。浑S后再用掩模增強(qiáng)的新方法處理該差異圖,進(jìn)一步增大了差異圖的變化類與非變化類的距離;最后應(yīng)用初始點(diǎn)確定的K均值聚類得到一個(gè)較好的變化檢測(cè)結(jié)果。該方法不需要對(duì)圖像預(yù)先濾波,降低了算法的時(shí)間復(fù)雜度,提高了算法效率。(3
6、)提出了基于克隆選擇的最佳熵閾值遙感影像變化檢測(cè)新方法。文中對(duì)于差異圖的構(gòu)造采用了對(duì)數(shù)比值算子,采用克隆選擇的最佳熵確定差異圖的最優(yōu)閾值,根據(jù)該閾值對(duì)差異圖分類得到變化檢測(cè)結(jié)果。本方法同樣不需要對(duì)圖像濾波,相較KM,F(xiàn)CM,KI閾值法和Ostu法更穩(wěn)定和有效。本文工作得到國家自然科學(xué)基金(批準(zhǔn)號(hào):60703107)、國家863項(xiàng)目(批準(zhǔn)號(hào):2009AAl22210)、教育部新世紀(jì)優(yōu)秀人才支持計(jì)劃(批準(zhǔn)號(hào):NCET08—0811),陜西省
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