基于复杂网络的遥感图像检测研究

摘要

本文提出一种新的利用复杂网络理论处理遥感图像的方法，对遥感图像进行复杂网络建模，然后对复杂网络模型划分社团，本文所采用的是Newman的针对大规模网络的基于模块度的CNM算法，然后提出了两种确定阈值的方法：（1）反复测算法，（2）抽样计算法；在反复测算法中提出了两个衡量社团划分好坏的指标：（1）覆盖率，（2）精确度，以此作为确定阈值的指标，最后得出了一种可以再遥感图像中利用复杂网络的方法，检测出图像中有用信息的可行方法。