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多时间SAR图像分析使用NSCT融合变化检测和监督分类器

文摘

项目提出了变化检测方法对合成孔径雷达(SAR)图像基于图像融合和监督分类器系统。图像融合技术将被引入,以生成一个差分图像从mean-ratio利用互补信息图像和log-ratio形象。NSCT(非子样品contourlet变换)融合规则基于平均选择算子和最小区域梯度为低频带保险丝contourlet系数和高频频带分别抑制的背景信息,提高信息融合改变了地区差异的形象。遥感图像的差分(减法运算符)和比值法(比操作符)是众所周知的技术来生产不同的形象。在差分,变化是衡量减去认为夫妇之间的强度值逐像素的图像。比值法,变化是通过应用像素比运营商考虑的几个时间图像。在SAR图像的情况下,运营商通常是用来代替减法运算符自图像差分技术不适应了SAR图像的统计数据。一种人工神经网络多层感知器或反向传播前馈网络将分类提出了改变和不变区域融合的不同形象。这个分类器下监督分割是基于训练和分类工作。结果将证明,比值法生成更好的差分图像变化检测、使用监督分类器分类方法和效率这个算法将展出的敏感性和相关性评价。

阿卡纳.G, m . Rathika