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申请/专利权人：三峡大学

摘要：本发明公开一种基于超像元模糊聚类的高分辨率遥感影像变化检测方法，首先对两期高分辨率遥感影像进行配准和辐射校正等预处理，并利用变化矢量分析技术生成两期影像的差分影像；其次利用简单线性迭代聚类算法对生成的差分影像进行超像元分割，获得超像元差分影像；接着，基于超像元差分影像中超像元的灰度值信息,利用阈值技术获取超像元的伪标记知识；然后，通过图理论，构建超像元差分影像中超像元的不规则空间邻域关系；最后，将超像元差分影像的灰度值信息、伪标记知识以及空间邻域信息集成到模糊聚类模型，通过模糊聚类得到变化检测图。本方法同时考虑了超像元差分影像的灰度值信息、超像元间的不规则邻域信息以及超像元的伪标记知识，可得到较优的高分辨率遥感影像变化检测结果。

主权项：1.一种基于超像元模糊聚类的高分辨率遥感影像变化检测方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤1、对两期高分辨率遥感影像进行配准和辐射校正预处理，并利用变化矢量分析技术生成两期影像的差分影像；步骤2、利用简单线性迭代聚类算法对步骤1中生成的差分影像进行超像元分割，获得超像元差分影像；步骤3、基于步骤2中超像元差分影像的超像元灰度信息,利用阈值技术获取超像元的伪标记知识；步骤4、通过图理论，构建步骤2中超像元差分影像中超像元的不规则空间邻域关系；步骤5、将超像元差分影像的灰度值信息、伪标记知识以及不规则空间邻域信息集成到模糊聚类模型，通过模糊聚类得到变化检测图；所述的步骤3中，通过超像元差分影像中超像元的灰度值信息，利用阈值技术获取超像元的伪标记知识：根据差分影像灰度值越大，发生变化的可能性越大，分别设置阈值Tc和Tu将超像元差分影像划分为三个区域：可确定的变化类区域，可确定的未变化类区域和模糊区域；其中sn表示第n个超像元，gn表示超像元sn的灰度值，S表示由超像元构成的集合；根据上述伪标记信息可得到超像元的监督隶属度： （1）； （2）；其中表示超像元sn属于变化类的监督隶属度；表示超像元sn属于未变化类的监督隶属度，阈值Tc和Tu可根据不同的应用而改变；和分别表示通过将模糊C均值聚类应用到超像元差分影像得到的超像元sn的属于变化类与未变化类的隶属度；所述的步骤4中，通过图理论，构建步骤2中超像元差分影像中超像元的不规则空间邻域关系：给定超像元sn，其邻域像元定义为与超像元sn边界有相邻点的所有超像元，sn表示中心超像元，j=1,2,3,4,5,6表示sn的邻域超像元；在超像元差分影像中，超像元邻域系统是不规则的，为表示此种邻域关系，引入图理论中邻接矩阵；将超像元视作顶点集，利用邻接矩阵表示邻域系统，具有相邻关系的顶点间对应的邻接矩阵位置非0，不具有相邻关系的顶点间对应的邻接矩阵位置为0；相邻超像元间的距离通过下式计算： （3）；其中表示给定超像元sn与其邻域超像元中心的欧氏距离，xsn,ysn和分别表示给定超像元sn和与其邻域超像元中心的空间坐标。

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