基于MST聚类的遥感图像变化检测

摘要：

为了获取图像信息较完好的差异图像以及得到更好的变化检测结果,提出了一种基于最小生成树(MST)聚类的遥感图像变化检测算法.先利用归一化邻域比值法得到两幅遥感图像的差异图像;然后根据灰度差异直方图将像素分成变化、非变化和未确定3类,针对未确定像素,利用未确定像素的纹理特征结合MST算法进行聚类;最后通过最优目标函数将未确定像素区分为变化类和非变化类,得到最终图像变化检测结果.采用两组数据验证算法的有效性:墨西哥数据的检测精度为99.01％,运行时间为8.49 s,撒丁岛数据的检测精度为98.62％,运行时间为3.45 s.实验结果表明,本文算法具有更高的检测精度和较短的运行时间.

关键词：遥感图像、最小生成树(MST)聚类、归一化邻域比值、纹理特征

所属期刊栏目：25

分类号：TP751.1(遥感技术)

资助基金：教育部促进与美大地区科研合作与高层次人才培养资助项目20101595

在线出版日期：2015-02-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页码：2417-2422