【摘要】：針對(duì)區(qū)域變化檢測(cè)受分類器精度影響大、無法探測(cè)出內(nèi)部細(xì)微變化這一問題,本文提出了基于熱含量不變量的合成孔徑雷達(dá)(Synthetic aperture radar,SAR)圖像點(diǎn)特征變化檢測(cè).該方法利用熱核特征,具有計(jì)算簡便、矩陣擾動(dòng)性小的特點(diǎn),且有效地降低了噪聲的干擾.由熱核不變量的統(tǒng)計(jì)特性,采用期望極大化(Expectation maximization,EM)算法解決了SAR圖像的自動(dòng)變化檢測(cè).同時(shí)通過對(duì)權(quán)的討論,給出了適用于SAR圖像的權(quán)函數(shù)定義.對(duì)單波段單極化SAR與多極化SAR圖像,本文算法相比于基于像素和似然比的方法,能夠更快速更精確地檢測(cè)到變化區(qū)域.
[Abstract]:Aiming at the problem that the accuracy of regional change detection is greatly affected by the classifier, it is impossible to detect the internal subtle changes. In this paper, the point feature change detection of synthetic Aperture Radar (Synthetic aperture radar,SAR) images based on heat content invariants is proposed. The method has the advantages of simple calculation and low matrix disturbance, and can effectively reduce the noise disturbance. Based on the statistical properties of the thermal kernel invariants, the expected maximization (Expectation maximization,EM) algorithm is used to solve the automatic change detection of SAR images. At the same time, through the discussion of weight, the definition of weight function suitable for SAR image is given. Compared with the method based on pixel and likelihood ratio, the proposed algorithm can detect the change region more quickly and accurately than the pixel and likelihood ratio method for single-band single-polarization SAR and multi-polarization SAR images.
【作者單位】： 西北工業(yè)大學(xué)理學(xué)院;中國航空工業(yè)集團(tuán)公司雷華電子技術(shù)研究所;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(60972150) 青年科學(xué)基金(61201323,61301196) 十二五預(yù)研項(xiàng)目(402040202)資助~~
【分類號(hào)】：TN957.52

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2390855