模糊聚类的修改 MRF 能量函数在合成孔径雷达图像变化检测

资 源 简 介

模糊聚类的修改 MRF 能量函数在合成孔径雷达图像变化检测

详 情 说 明

在合成孔径雷达（SAR）图像变化检测领域，传统的马尔可夫随机场（MRF）模型结合聚类算法已取得一定成效，但存在对噪声敏感和边界模糊的问题。为此，研究者提出了一种改进方法——通过模糊聚类技术优化MRF能量函数，显著提升了检测精度。

方法的核心思想分为三部分： 模糊聚类预处理：不同于硬聚类，模糊C均值（FCM）算法为每个像素分配隶属度，保留过渡区域的细节信息，减少SAR图像固有斑点噪声的干扰。 MRF能量函数重构：在空间上下文建模中，引入隶属度作为权重因子，调整邻域像素的相互作用强度。新的能量项同时考虑像素灰度差异和聚类隶属度一致性，使同质区域更平滑而边缘更锐利。 多尺度策略：结合金字塔分层处理，先在粗分辨率上定位变化区域，再逐步细化，避免局部最优并降低计算复杂度。

实验表明，该方法在农田监测、城市扩张等场景中，相比传统MRF或单纯聚类，误检率降低约15%-20%，尤其对弱变化区域（如植被缓慢生长）的检测效果显著。未来可探索与深度学习特征提取的融合，进一步提升自动化程度。