混合的SAR图像变化检测算法：NSCT与FCM应用

"这篇教程主要介绍了使用C语言进行模糊向量间相似度计算以及变化检测的方法，特别是通过非下采样轮廓波变换（NSCT）去除噪声和提高图像特征提取的准确性。" 本文讨论的是一个关于图像处理和变化检测的技术，主要应用于遥感图像分析。在【标题】中提到的"模糊向量间的相似度-c语言大学教程 中文 第6版"，暗示了这是基于C语言的编程教学，讲解如何通过模糊向量的相似度来识别图像中的变化和非变化区域。 在【描述】中，提到了通过计算模糊向量的相似度来区分变化类别和非变化类别。当得到的相似度值越大，意味着图像中的像素点更接近未变化类别。这种方法有助于解决因图像辐射差异、配准误差和分类阈值选择等问题导致的难以从检测信息中提取关键变化的难题。接着，为了消除噪声，文章介绍了使用NSCT（非下采样Contourlet变换）的方法，它能够对差异图进行多尺度、多方向的分解，然后对高频部分进行自适应阈值去噪，对低频部分进行滑动窗口平均平滑，以增强图像细节。 NSCT是一种改进的小波变换，克服了小波变换只能按水平和对角线方向分解图像以及可能出现谱混叠的缺点。它由非下采样金字塔结构（NSP）和非下采样方向滤波器组（NSDFB）组成，保持了平移不变性，能更好地提取图像特征。文中通过公式(2)展示了NSCT分解的过程。 在【部分内容】中，提到了对低频系数和高频系数进行NSCT逆变换以得到最终的差异图，并通过经典的FCM（模糊C均值）聚类算法进一步区分变化区域和非变化区域。FCM聚类算法旨在最小化目标函数，以实现更好的图像分割效果。 这篇文章详细阐述了如何使用C语言实现模糊向量的相似度计算，结合NSCT变换和FCM聚类技术，有效地进行遥感图像变化检测，提高检测精度，减少噪声干扰，确保图像变化区域的细节得以保留。这一方法对于遥感图像分析和变化检测领域具有重要的实践意义。