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《解放军信息工程大学》 2010年
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基于SAR影像的变化检测技术研究

兰远鸽  
【摘要】:遥感影像变化检测是利用不同时段的遥感影像对感兴趣的地物、目标的变化情况进行辨别分析的过程。基于SAR影像的变化检测是遥感影像变化检测的重要分支。围绕其整个流程,本文对涉及的四个部分进行了深入研究,主要工作和创新点如下: 1.设计了基于SAR影像的变化检测的技术流程,包括图像滤波、图像匹配、变化区域提取和精度评价。完成了一套工程化的变化检测系统。 2.针对经典空域统计滤波器仅仅依靠滤波窗口大小来调节滤波能力的问题,引入并改进了相关邻域模型,更加合理地描述了SAR影像局部滤波窗口中的邻域信息,采用基于改进相关邻域模型的MAP滤波器,在抑制斑点噪声的同时很好的保留影像中的边缘信息。 3.针对像素级变化检测中构造差异影像的问题,改进了差异影像的构造方法,采用差值融合比值的方法使差异影像中的差异信息更加丰富。对于从差异影像中提取变化区域的问题,引入了Bayes决策理论,在基于高斯分布的假设下,以非监督的方式找出最优变化阈值,实现了阈值选取的自动化。对于传统阈值方法没有考虑差异影像中相邻像元之间关系的情况,引入了马尔可夫模型进行了描述,改进了Bayes提取的方法。有效减少了检测结果中孤立像素的存在,提高了变化检测的精度。 4.深入分析了像素级变化检测的不足,提出了面向对象的变化检测方法,引入了Mean Shift算法。Mean Shift算法是一种有效的非参数分割算法,其在基于色域-空间域的基础上,通过直接估计特征空间概率密度函数的局部最值获取未知类别的密度模式,并确定模式的未知,然后使之聚类到和这个模式有关的类别中去。实现影像的分割。这种面向对象的分割方法能够迅速、准确的划分出同质区域。为进一步的变化检测提供重要的依据。 论文中所提出的算法都利用SAR影像进行了实验,并取得了比较满意的实验效果,可靠性和有效性都优于现有的经典算法。
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