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基于改进FCM的极化SAR图像机场跑道区域检测
基于改进FCM的极化SAR图像机场跑道区域检测
摘要：极化合成孔径雷达（PolSAR）技术能够提供高分辨率和多角度的SAR图像，因此在机场跑道区域检测中具有广泛的应用前景。本文提出了一种基于改进的模糊C均值（FCM）聚类算法的机场跑道区域检测方法，该方法能够有效地提取极化SAR图像中的机场跑道区域。实验结果表明，该方法能够在复杂的背景干扰下实现准确的机场跑道区域检测。
关键词：极化合成孔径雷达；机场跑道；模糊C均值聚类；区域检测
引言
机场跑道区域的准确检测对于飞行安全至关重要。由于天气和地形等因素的影响，常规的光学遥感图像往往难以提供准确的机场跑道区域信息。与此相比，极化合成孔径雷达（PolSAR）技术能够通过测量和分析目标的散射特性提供更为准确的机场跑道区域信息。因此，PolSAR图像在机场跑道检测中具有广泛的应用前景。
传统的聚类算法在机场跑道区域检测中往往表现出较差的性能。此外，传统的模糊C均值（FCM）聚类算法容易受到噪声和背景干扰的影响，导致检测结果不准确。因此，本文提出了一种基于改进的FCM聚类算法的机场跑道区域检测方法，旨在提高机场跑道区域检测的准确性和鲁棒性。
方法
首先，对极化SAR图像进行预处理，包括图像去噪和边缘增强等操作。然后，将预处理后的图像输入到改进的FCM聚类算法中进行分割。与传统的FCM算法不同的是，改进的FCM聚类算法引入了局部空间信息和相似度矩阵，能够减小噪声和背景干扰对聚类结果的影响。具体而言，改进的FCM聚类算法首先计算每个像素点的局部空间信息，然后根据相似度矩阵计算各个像素点之间的相似度。最后，根据相似度矩阵进行模糊聚类，并得到机场跑道区域检测结果。
结果与讨论
为了评估所提方法的性能，本文选取了一组真实的极化SAR图像进行实验。实验结果表明，所提方法在机场跑道区域检测方面具有较好的性能。与传统的FCM算法相比，改进的FCM聚类算法能够在复杂的背景干扰下实现更准确的机场跑道区域检测。此外，所提方法还能够提高检测结果的鲁棒性，对于不同类型的极化SAR图像均具有较好的适应性。
结论
本文提出了一种基于改进的FCM聚类算法的机场跑道区域检测方法。实验结果表明，所提方法能够在复杂的背景干扰下实现准确的机场跑道区域检测。与传统的FCM算法相比，改进的FCM聚类算法能够减小噪声和背景干扰对聚类结果的影响，从而提高检测结果的准确性和鲁棒性。未来的研究可以进一步探索如何进一步优化该方法，以提高机场跑道区域检测的性能。
参考文献
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