图像分割 SAR图像变化检测

资 源 简 介

图像分割 SAR图像变化检测

详 情 说 明

在遥感图像处理领域，SAR（合成孔径雷达）图像因其独特的成像机制成为地表变化监测的重要数据源。针对SAR图像变化检测任务，结合模糊聚类（FCM）与马尔科夫随机场（MRF）的混合方法能有效解决传统分割算法的局限性。

模糊聚类算法通过隶属度函数量化像素与类别的关联强度，避免了硬分类的绝对性，尤其适合SAR图像固有的斑点噪声干扰。但单纯FCM缺乏空间上下文考虑，可能导致区域一致性差。此时引入马尔科夫随机场的空间约束，利用邻域像素的相互作用构建能量函数，通过迭代优化使分割结果既保持聚类特性又满足空间平滑性。

在变化检测场景中，两时相SAR图像分别经FCM-MRF分割后，通过差异图生成和阈值分析即可识别地表变化区域。该方法的优势在于：1）模糊聚类容忍噪声干扰；2）MRF保持对象边界完整性；3）联合优化提升小变化区域的检测精度。实际应用中需注意参数调整，如邻域系统定义和能量函数权重，这对最终分割粒度有显著影响。