基于SAR影像的变化检测技术研究
【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。
【关键词】：SAR 变化检测 图像滤波 变化区域提取 MRF模型 Mean Shift 【学位授予单位】：解放军信息工程大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2010
【分类号】：TN957.52
【目录】：
- 摘要8-9
- Abstract9-10
- 第一章 绪论10-16
- 1.1 研究的背景和意义10-12
- 1.2 变化检测技术的研究现状12-14
- 1.3 变化检测技术的主要流程14-15
- 1.4 论文主要研究内容和安排15-16
- 第二章 SAR图像滤波16-29
- 2.1 SAR成像原理及斑点噪声特性16-17
- 2.1.1 相干斑噪声的产生机理16-17
- 2.1.2 相干斑噪声的统计特性17
- 2.2 基于估计理论的图像滤波17-21
- 2.2.1 Lee滤波及其增强算法17-18
- 2.2.2 Kuan滤波及其增强算法18-19
- 2.2.3 Frost滤波算法19
- 2.2.4 基于Gamma分布的MAP滤波19-20
- 2.2.5 经典空域滤波的特点20-21
- 2.3 基于相关邻域模型的SAR滤波及其改进算法21-24
- 2.3.1 邻域结构模型21
- 2.3.2 邻域结构中雷达反射强度的MAP估计21-22
- 2.3.3 改进相关邻域模型的MAP滤波22-24
- 2.4 滤波效果评价24
- 2.5 实验结果与分析24-28
- 2.5.1 实验数据24-25
- 2.5.2 滤波实验与结果分析25-28
- 2.6 本章小结28-29
- 第三章 基于SIFT特征的SAR影像匹配29-38
- 3.1 点特征提取算子分析29-30
- 3.2 SIFT算子30
- 3.3 SIFT特征匹配30-35
- 3.3.1 特征点提取30-33
- 3.3.2 特征描述33-35
- 3.3.3 SIFT特征匹配35
- 3.4 实验结果与分析35-37
- 3.5 本章小结37-38
- 第四章 顾及上下文的SAR影像变化检测38-55
- 4.1 构造差异影像的传统方法及其改进38-39
- 4.2 基于Bayes的变化区域的提取39-41
- 4.2.1 Bayes决策规则40
- 4.2.2 变化区域提取的Bayes规则40-41
- 4.3 基于高斯分布模型的差异影像参数估计41-43
- 4.4 基于MRF模型的SAR影像变化区域提取43-46
- 4.4.1 马尔可夫随机场模型43-45
- 4.4.2 顾及上下文的Bayes变化区域的提取45-46
- 4.5 实验结果与分析46-54
- 4.5.1 实验数据46-47
- 4.5.2 实验1.构造差异影像47-48
- 4.5.3 实验2.变化区域提取实验48-54
- 4.6 本章小结54-55
- 第五章 面向对象的SAR影像变化检测55-67
- 5.1 面向对象的变化检测概述55-56
- 5.2 Mean Shift算法的基本原理56-59
- 5.2.1 Mean Shift向量的基本形式56-58
- 5.2.2 Mean Shift的方法原理58-59
- 5.2.3 Mean Shift 算法过程59
- 5.3 基于Mean Shift算法的图像分割59-61
- 5.3.1 Mean shift 滤波59-61
- 5.3.2 图像分割与区域合并61
- 5.4 基于Mean Shift的SAR变化检测61-62
- 5.5 实验结果与分析62-65
- 5.5.1 实验数据62-63
- 5.5.2 面向对象的分割实验63-64
- 5.5.3 面向对象分割的变化检测实验64-65
- 5.6 本章小结65-67
- 第六章 总结与展望67-69
- 6.1 本文研究工作的总结67
- 6.2 对进一步的工作的展望67-69
- 参考文献69-73
- 作者简历 攻读硕士学位期间完成的主要工作73-74
- 致谢74
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