研究目的
开发一种改进的模型，用于检测SAR图像中的变化，以克服斑点噪声带来的限制。
研究成果
所提出的AGWDWT-FCM模型在SAR图像变化检测中展现出卓越性能，其准确率、精确率和F1分数均高于传统模型。该方法有效解决了SAR图像中的斑点噪声问题，为变化检测提供了稳健的解决方案。
研究不足
该研究聚焦于SAR图像，在未经进一步适配的情况下可能无法直接适用于其他类型的遥感图像。性能评估是针对特定传统模型进行的，对于其他模型或数据集的泛化能力尚未进行广泛探索。
GWDWT-FCM：基于自适应离散小波变换与模糊C均值聚类的SAR图像变化检测
DOI：10.1007/s12524-018-0901-0
期刊：Journal of the Indian Society of Remote Sensing
出版年份：2018
更新时间：2025-09-23 15:21:21
摘要：
遥感影像变化检测在过去数年中发挥着重要作用。合成孔径雷达（SAR）影像变化检测因受斑点噪声影响而存在特定复杂性。为此，本文旨在开发改进的SAR影像变化检测模型。该模型以不同时相的两幅SAR影像作为变化检测输入，首先采用离散小波变换（DWT）进行影像融合，通过改进的灰狼优化算法（自适应GWO，AGWO）优化融合系数；随后对逆变换后的融合影像采用模糊C均值（FCM）聚类技术进行分割，并计算分割影像与真实地物影像的相似度。综合这些技术构建的模型称为基于自适应灰狼优化的DWT-FCM（AGWDWT-FCM）。通过相似度度量分析准确率、特异度和F1分数等性能指标，并与传统模型对比验证了AGWDWT-FCM在变化检测中的性能提升。
作者：
Thrisul Kumar Jakka，Y. Mallikarjuna Reddy，B. Prabhakara Rao
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