自适应PCNN和改进C-V结合的遥感图像变化检测

作     者：彭钢 贾振红 覃锡忠 杨杰 Nikola Kasabov PENG Gang;JIA Zhen-hong;QIN Xi-zhong;YANG Jie;Nikola Kasabov

作者机构：新疆大学信息科学与工程学院新疆乌鲁木齐830046 上海交通大学图像处理与模式识别研究所上海200240 新西兰奥克兰理工大学知识工程与发现研究所 

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项目(20101595) 

出 版 物：《计算机工程与设计》 (Computer Engineering and Design)

年 卷 期：2015年第36卷第6期

页      码：1581-1585页

摘      要：为获取保留图像信息较完好的差异图并得到更好的变化检测结果,提出一种基于自适应脉冲耦合神经网络(PCNN)和改进Chan-Vese(C-V)模型的非监督的不同时相遥感图像的变化检测算法。用差值法、比值法对两幅遥感图像进行差异图获取;用自适应PCNN图像融合算法对两幅差异图进行融合,获取保留图像信息较好的差异图;用基于改进C-V模型的分割算法对融合后的差异图进行分割,得到变化检测结果图。实验结果表明,该算法具有很好的变化检测效果,总检测精度较高。

主 题 词：自适应脉冲耦合神经网络 图像融合 Chan-Vese模型 差异图 变化检测 

学科分类：081203[081203] 08[工学] 0835[0835] 0812[工学-测绘类] 

D　O　I：10.16208/j.issn1000-7024.2015.06.034

馆 藏 号：203751354...