發(fā)布時間：2018-05-29 08:17

  本文選題：干涉SAR + 相干圖��； 參考：《西安電子科技大學》2014年碩士論文

【摘要】：干涉SAR(Interferometric Synthetic Aperture Radar,InSAR)作為合成孔徑雷達的延伸和發(fā)展,主要關注于獲取數(shù)字高程圖(Digital Elevation Model,DEM)。本文在介紹干涉SAR技術的基礎上,著重于干涉SAR圖像的分割。相干圖作為干涉SAR技術的中間步驟,有著重要的物理意義。它不僅作為相位圖的評價標準,而且對于地物具有良好的可分性能。本文在對相干圖的特性進行分析的基礎上,利用其特性進行地物劃分。然后利用相干圖的良好的可分性,將其遷移到目標SAR圖像上,以獲取更好的SAR圖像的分割效果。本文的主要工作如下:1.提出了一種基于相干特性與空間信息的干涉SAR的相干圖分割方法。首先對相干圖的同質區(qū)域進行統(tǒng)計分析,比較不同勻質區(qū)域的均值和方差參數(shù),基于相干圖的統(tǒng)計特性,利用最大后驗概率的貝葉斯分類器進行相干圖的初始劃分,同時引入Markov隨機場,利用相干圖的鄰域信息,從而有效的進行雜點去除。實驗結果顯示挖掘出的相干圖特性和空間信息能夠較好實現(xiàn)干涉SAR的相干圖分割。2.提出一種相干圖遷移聚類的SAR圖像分割算法。利用Kmeans方法對目標SAR圖像進行初始劃分,根據(jù)得到的初始標簽,用K-SVD算法為每一類數(shù)據(jù)學習一個字典。為了減少計算的復雜度和降低算法的隨機性,根據(jù)每一類的聚類中心,選擇距中心最近的一批樣本作為訓練數(shù)據(jù)來訓練字典。在進行目標SAR圖像分割時,將相干圖中可分的信息通過稀疏表示的字典,遷移到目標SAR圖像上,兩個真實干涉SAR圖像實驗表明分割的效果得到明顯提升。本工作得到了國家自然基金(Nos.61003198,61472306)和中央高�；究蒲袠I(yè)務費專項資金(JDYB140508)的資助。
[Abstract]:As an extension and development of synthetic Aperture Radar (SAR), interferometric SAR(Interferometric Synthetic Aperture Radarar (Insar) is mainly concerned with obtaining digital elevation map (DWT). Based on the introduction of interference SAR technology, this paper focuses on the segmentation of interference SAR images. As the intermediate step of interference SAR technique, coherent graph has important physical significance. It not only serves as the evaluation standard of phase map, but also has good separability for ground objects. In this paper, based on the analysis of the characteristics of coherent maps, the features of ground objects are divided. Then the coherent image is migrated to the target SAR image by using the good separability of the coherent image to obtain a better segmentation effect of the SAR image. The main work of this paper is as follows: 1. A coherent image segmentation method based on coherent characteristics and spatial information for interference SAR is proposed. Firstly, the homogeneity region of coherent map is statistically analyzed, and the mean and variance parameters of different homogeneous regions are compared. Based on the statistical characteristics of coherent graph, the Bayesian classifier with maximum posterior probability is used to divide the coherent map initially. At the same time, the Markov random field is introduced, and the neighborhood information of the coherent graph is used to remove the clutter effectively. The experimental results show that the extracted coherent image characteristics and spatial information can achieve the interference SAR coherent image segmentation. 2. A coherent map migration clustering algorithm for SAR image segmentation is proposed. The Kmeans method is used to divide the target SAR image. According to the initial label, the K-SVD algorithm is used to learn a dictionary for each class of data. In order to reduce the computational complexity and reduce the randomness of the algorithm, according to the clustering centers of each class, a group of samples closest to the center are selected as training data to train the dictionary. In the process of target SAR image segmentation, the separable information of coherent image is transferred to the target SAR image by sparse representation dictionary. Two real interference SAR image experiments show that the segmentation effect is improved obviously. This work is supported by the National Natural Fund "Nos.6100319891472306" and the special fund for basic scientific research business expenses of central colleges and universities (JDYB140508).
【學位授予單位】：西安電子科技大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2014
【分類號】：TN957.52

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本文編號：1950167