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遥感影像的复杂模糊性问题会干扰影像变化检测的结果,可引入区间二型模糊C均值聚类算法解决此问题,但算法参数的随机性导致检测结果不稳定。本文首先利用局部最优解优化萤火虫算法中的候选解,引入可变步长因子,以此自适应寻优区间二型模糊C均值聚类算法的模糊因子;然后结合寻优得到的模糊因子进行区间二型模糊C均值聚类,迭代更新隶属区间提取变化信息;最后通过基于复合梯形法则的加权Karnik-mendel算法降型和解模糊优化聚类中心,依据最大隶属度原则判断变化类型。通过试验验证,本文方法得到更优模糊因子和更精确的聚类中心,具有更好的稳健性,变化检测精度得到提高,检测得到的变化区域更加精细。 相似文献
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针对目前高分辨率遥感影像变化检测算法对于光谱变化过敏感问题,本文提出了一种基于超像素分割与条件随机场（CRF）的遥感影像变化检测算法。首先采用空间约束的t混合模型驱动的分割模型,获得同质性超像素块,实现良好的边界附着性和亮度均匀性。然后计算分割得到的双时相影像块之间的特征差异性,获取变化幅度图像。最后利用模糊聚类算法（FCM）对变化幅度图像进行聚类,得到隶属度图像作为CRF一阶势,并利用光谱-空间相似度约束的函数构建CRF二阶势。试验结果表明,与现有方法相比,该方法检测精度可提高5%,错检率和漏检率可降低3%,能较好地应对输入图像的光谱变化,并保持变化检测结果的边缘细节。 相似文献
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