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基于NSCT与FCM的多时相遥感图像的变化检测
一、前言
遥感图像变化检测是指对多个时期（多时相）的遥感图像进行比较和分析，以提取出图像之间的变化信息。这项技术可以在土地利用、城市化进程、环境监测等领域中发挥重要作用。本文将基于NSCT（NonsubsampledContourletTransform）与FCM（FuzzyC-Means）算法，探讨如何应用这两种算法在多时相遥感图像的变化检测中的应用。
二、NSCT算法与FCM算法
1.NSCT算法
NSCT算法是一种基于小波变换的图像变换方法，该算法不仅具有多重分辨率和多方向分解的优点，而且有效地解决了奇异性问题。通过使用NSCT，可以将遥感图像分解为小波系数，然后对不同尺度和不同方向的系数进行加权处理，以便更好地提取出图像的特征。
2.FCM算法
FCM算法是一种模糊聚类方法，它可以根据数据之间的相似度对数据进行分类。在FCM算法中，每个数据点都被分配到每个类别中，并且每个数据点都有一个隶属度。FCM算法的关键在于选择适当的距离度量方法和适当的聚类数。
三、NSCT算法与FCM算法在多时相遥感图像变化检测中的应用
1.图像预处理
为了提高变化检测的精度和效率，首先需要对遥感图像进行预处理。预处理的目的是对图像的噪声、非均匀亮度、图像对齐等问题进行处理。常用的预处理方法包括直方图均衡化，高斯滤波、Retinex算法等。此外，还需要将不同时期的遥感图像进行几何校正和光谱均衡，以确保变化检测的准确性。
2.多时相遥感图像分解
在NSCT算法中，使用contourlet变换将多时相遥感图像分解为小波系数。将图像分解为不同尺度和不同方向的小波系数，可以更准确地捕捉图像特征。在分解后，将不同时期的图像分别进行融合，以得到一幅新的图像。
3.图像聚类
在FCM算法中，将分解后的小波系数视为特征向量，将不同时期的图像分别作为输入矩阵，进行聚类。聚类过程分为两个步骤：首先，为每个数据点分配隶属度；然后，调整类中心以最小化隶属度值。将聚类结果与原始图像进行比较，即可得到变化图像。
4.评价方法
为了评估变化检测算法的准确性和效率，需要使用一些评价方法。包括基于面积的评价方法、基于位置的评价方法和基于距离的评价方法等。通过使用这些评价方法，可以对变化检测的质量进行客观评估，并为后续工作提供支持。
四、结论
多时相遥感图像的变化检测是遥感图像处理领域中的重要问题。本文介绍了NSCT与FCM算法在多时相遥感图像变化检测中的应用。这两种算法在图像分解和聚类方面都具有独特的优势，可以有效地提高变化检测的精度和效率。同时，评价方法的使用可以对算法的实用性进行评估，为实际应用提供支持。总之，对于遥感图像变化检测，NSCT与FCM算法是一种有前途和有价值的方法。