李青松
- 作品数：4 被引量：8H指数：2
- 供职机构：新疆大学信息科学与工程学院更多>>
- 发文基金：教育部促进与美大地区科研合作与高层次人才培养基金更多>>
- 相关领域：电子电信自动化与计算机技术更多>>
- 基于NSCT和FCM聚类的SAR图像无监督变化检测被引量：5
- 2013年
- 提出了一种基于非下采样Contourlet(NSCT)和模糊C-mean聚类(FCM)的SAR图像无监督变化检测算法。首先利用基于NSCT的SAR图像去噪算法分别对两时相SAR图像进行高频系数去噪,然后利用去噪后的高频系数和低频系数构造差异图像,有效地去除了噪声对变化检测结果的影响,最后基于FCM算法实现了图像变化区域和非变化区域的分类。该算法不受变化类和非变化类统计分布的限制,不需要先验知识,适用性强。将本文算法与NSCTKFCM和UDWTKMEAN进行比较,实验证明,本文算法不仅能够很好地保留变化区域的细节和准确检测变化区域的边沿,而且对噪声有更好的鲁棒性。
- 李青松覃锡忠贾振红杨杰胡英杰
- 关键词：SAR图像变化检测NSCTFCM
- 基于非下采样Shearlet和FCM变化检测的入侵植物遥感监测
- 2013年
- 尝试利用变化检测技术从遥感卫星影像上提取入侵植物蔓延的变化区域,实现对入侵植物的遥感监测。以预处理后的福建罗源湾2000年和2006年的Landsat TM/ETM+分布影像为数据源。首先采用ENVI软件对预处理过的入侵植物互花米草分布的遥感图像进行配准;然后对配准后的两时相遥感图像采用基于非下采样Shearlet变换和模糊C均值聚类(FCM)的算法进行变化检测,实现入侵植物蔓延区域的位置和边界的检测。实验结果表明:该算法可以自动识别入侵植物生长扩散的的面积和边界,能准确地对入侵植物进行遥感监测。
- 李青松覃锡忠贾振红杨杰胡英杰
- 关键词：变化检测入侵植物遥感监测互花米草
- 基于非下采样Shearlet和几何结构的遥感图像无监督变化检测
- 2014年
- 提出了基于非下采样Shearlet和几何结构的遥感图像无监督变化检测新算法。首先将两幅SAR图像相减取绝对值得到差异图像,然后利用基于非下采样Shearlet自适应贝叶斯阈值去噪算法对差异图像进行去噪处理来减少噪声的影响。最后根据差异图像的局部几何特征和邻域信息构造跨特征矢量,再利用模糊C-means聚类算法对跨特征矢量聚类,聚类的结果为变化类和未变化类即最终的变化检测结果。实验证明:该算法对噪声的抗噪性能平稳而且有效,可以得到较好的检测结果。
- 李青松覃锡忠贾振红杨杰胡英杰
- 关键词：遥感图像变化检测
- 非下采样Contourlet域融合和参数化内核图割的SAR图像无监督水灾变化检测被引量：3
- 2014年
- 目的基于非下采样Contourlet变换(NSCT)融合策略可以有效地抑制背景信息增强变化区域的信息。但是融合后图像具有复杂的统计特征,传统的基于统计特征的变化检测难以实现。基于参数化内核图割的遥感图像分割不受统计特征的限制。为此提出了一种基于NSCT融合和参数化内核图割的SAR图像无监督水灾变化检测新算法。方法将均值比差异图像和对数比差异图像采用基于NSCT的融合算法进行融合,将融合后的差异图像采用参数化内核图割算法进行前景/背景的分割,得到最终的变化检测结果。结果融合后的差异图像利用前两种差异图像的互补信息提高了变化检测精度。算法不受统计模型限制,不需要先验知识,适用性强。结论实验结果表明,本文算法的检测精度优于传统的变化检测方法。
- 李青松覃锡忠贾振红杨杰胡英杰
- 关键词：图割变化检测SAR图像
