基于主成分分析与粒子群优化的遥感影像变化检测

发布时间：2018-08-31 15:22

【摘要】：针对变化检测中差异影像上变化阈值选择困难的问题,该文提出了使用粒子群优化算法自动地从差异影像上选择最优变化阈值的方法。该方法首先利用主成分分析法从影像中提取包含最大信息的主分量,利用主分量构建差异影像;在此基础上,使用高斯混合模型估算差异影像的初始阈值,最后通过粒子群算法计算出最优的变化阈值。实验结果表明,该方法能够迅速地获取变化阈值,避免了人工选择时繁琐重复的尝试,且检测结果精度较高。
[Abstract]:Aiming at the difficulty of selecting the threshold of variation in the differential image, this paper presents a method of selecting the optimal threshold of variation from the difference image automatically by using particle swarm optimization algorithm. In this method, principal component analysis (PCA) is first used to extract the principal component of the maximum information from the image, and the principal component is used to construct the differential image. On this basis, Gao Si mixed model is used to estimate the initial threshold of the differential image. Finally, the optimal threshold is calculated by particle swarm optimization (PSO). The experimental results show that the method can obtain the threshold quickly, avoid the tedious and repetitive attempts in manual selection, and the accuracy of the detection results is high.
【作者单位】： 中国地质大学地球物理与空间信息学院;
【基金】：国家自然科学基金项目(41501470)
【分类号】：P237

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本文编号：2215393