本文關(guān)鍵詞：基于無監(jiān)督方法的SAR圖像變化檢測　出處：《西安電子科技大學(xué)》2014年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

  更多相關(guān)文章： 變化檢測 SAR圖像 無監(jiān)督 深度學(xué)習(xí) 小波分解 KI閾值

【摘要】：合成孔徑雷達(dá)(Synthetic Aperture Radar,SAR)技術(shù)具有高分辨率、全天時、全天候工作的特點,被廣泛地應(yīng)用于科學(xué)研究、工農(nóng)業(yè)生產(chǎn)以及軍事等領(lǐng)域。目前隨著自然環(huán)境變化的加劇,城市也在迅速發(fā)展,各種自然災(zāi)害頻頻發(fā)生,圖像變化檢測技術(shù)也隨之快速崛起。無監(jiān)督方法對于解決大量的實際問題具有重要的意義。本文對基于無監(jiān)督的SAR圖像變化檢測方法進(jìn)行研究,對已有的多種方法進(jìn)行改進(jìn),并提出自己的創(chuàng)新性算法,目前在該研究領(lǐng)域取得的研究成果如下:1.對無監(jiān)督特征學(xué)習(xí)方法進(jìn)行了研究。結(jié)合無監(jiān)督特征學(xué)習(xí)方法以及SAR圖像變化檢測問題的特點,提出了一種全新的基于深度學(xué)習(xí)的SAR圖像變化檢測方法。該學(xué)習(xí)算法主要包括無監(jiān)督的特征學(xué)習(xí)和有監(jiān)督的調(diào)整過程,無監(jiān)督的特征學(xué)習(xí)目的在于學(xué)習(xí)兩幅圖像之間的關(guān)系的表達(dá),有監(jiān)督的微調(diào)目的在于學(xué)習(xí)變化像素與未變化像素的概念。通過設(shè)計一個深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來檢測變化與未變化的部分。主要思路為使用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)直接作用于兩幅圖像以獲得最終變化檢測結(jié)果,從而省去了生成差異圖的過程,避免了差異圖結(jié)果對最終變化檢測結(jié)果的影響。算法在多組具有不同特點的數(shù)據(jù)集上進(jìn)行實驗,均可以得到滿意的結(jié)果。2.對SAR圖像變化檢測問題進(jìn)行分解研究。分別針對差異圖的構(gòu)造和差異圖分類方法提出了改進(jìn)的策略。該部分主要是基于改進(jìn)的鄰域比操作和修正的KI閾值算法實現(xiàn)的。改進(jìn)的鄰域比操作主要是通過結(jié)合灰度信息和鄰域像素的空間信息產(chǎn)生差異圖。為了進(jìn)一步降低噪聲的影響,根據(jù)鄰域像素與中心像素的相似性關(guān)系,給每一個鄰域像素賦一個合理的閾值�；趶V義高斯假設(shè)的KI閾值算法主要是用來建模變化類與未變化類。實驗結(jié)果表明,這兩種改進(jìn)方法的結(jié)合收到了良好的效果。3.對差異圖的分析進(jìn)行研究。使用多尺度的思想結(jié)合水平集分割算法解決SAR圖像變化檢測問題。通過定義能量函數(shù)來區(qū)分差異圖的變化類與未變化類。根據(jù)水平集方法最小化能量函數(shù)尋找一個最優(yōu)輪廓來分隔圖像。為了獲得對噪聲更加魯棒的初始化輪廓,使用平穩(wěn)小波變換來產(chǎn)生多尺度的圖像。在低尺度下,噪聲和錯誤邊緣將被減少,因此低尺度下的水平集演化對噪聲更加敏感,且避免閉合輪廓陷入局部最優(yōu)或錯誤邊緣。低尺度上的結(jié)果將被作為更高尺度上水平集演化的初始化曲線。
[Abstract]:Synthetic Aperture radar (SAR) technology is widely used in scientific research due to its high resolution, all-weather and all-day work. Industrial and agricultural production as well as military and other fields. With the aggravation of natural environment changes, cities are also developing rapidly, a variety of natural disasters occur frequently. Image change detection technology is also rising rapidly. Unsupervised method is of great significance to solve a large number of practical problems. In this paper, the unsupervised SAR image change detection method is studied. The existing methods are improved and their own innovative algorithms are proposed. The research results in this field are as follows: 1. The unsupervised feature learning method is studied, which combines the unsupervised feature learning method and the characteristics of SAR image change detection problem. A new SAR image change detection method based on depth learning is proposed, which mainly includes unsupervised feature learning and supervised adjustment process. The purpose of unsupervised feature learning is to learn the expression of the relationship between two images. The purpose of supervised fine-tuning is to learn the concept of variable pixel and unchanged pixel. A depth neural network is designed to detect the changed and unchanged parts. The main idea is to use the depth neural network to act directly on the two parts. The image is used to obtain the final change detection result. Thus, the process of generating difference map is eliminated, and the influence of the result of difference map on the final change detection result is avoided. The algorithm is experimented on different sets of data sets with different characteristics. All of them can get satisfactory results. 2. Decomposing the problem of SAR image change detection. The improved strategy is put forward for the construction of difference map and the classification method of difference map respectively. This part is mainly based on the improved method. Neighborhood ratio operation and modified Ki threshold algorithm are implemented. The improved neighborhood ratio operation is mainly by combining gray information and neighborhood pixel spatial information to produce difference map. In order to further reduce the impact of noise. According to the similarity between neighborhood pixels and center pixels. Ki threshold algorithm based on generalized Gao Si hypothesis is mainly used to model change class and unchanged class. The experimental results show that. The combination of the two improved methods has a good effect. 3. The analysis of the difference map is studied. The multi-scale idea combined with the level set segmentation algorithm is used to solve the problem of SAR image change detection. The energy is defined. Based on the level set method to minimize the energy function to find an optimal contour to separate the image. In order to obtain more robust initialization contour for noise. Stationary wavelet transform is used to generate multi-scale image. At low scale, noise and error edge will be reduced, so the level set evolution at low scale is more sensitive to noise. The results on the lower scale will be regarded as the initialization curve of the evolution of the level set on a higher scale.
【學(xué)位授予單位】：西安電子科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號】：TN957.52

【共引文獻(xiàn)】

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本文編號：1391898