基于邻域信息的SAR图像变化检测

为了减少合成孔径雷达(SAR)图像中乘性斑点噪声对变化检测结果的影响,充分地利用了像素的邻域信息.首先使用邻域比值(NR)方法构造差异图像,然后提出基于邻域信息的模糊C均值聚类(FCM)算法.NR算子在构造差异图像时能够较好地保留图像信息并抑制噪声的干扰.同时将邻域信息引入到FCM算法的目标函数,以邻域加权距离改进了 FCM算法在欧式距离计算中的不足,并约束了隶属度函数,减少了噪声对邻域中心像素的干扰.通过以上考虑像素邻域信息的算法,得到了差异图像的聚类结果,从而实现了 SAR图像的变化检测.实验结果表明,所提算法较传统的FCM和K-means聚类算法,可以较好地保留图像变化区域的信息,同时提高了 SAR图像变化检测的准确度.