發(fā)布時(shí)間：2017-07-01 17:13

  本文關(guān)鍵詞：基于進(jìn)化多目標(biāo)算法的三類(lèi)SAR圖像變化檢測(cè)，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：基于遙感圖像的變化檢測(cè)就是分析在同一地區(qū)、同一時(shí)間獲得的配準(zhǔn)圖像,進(jìn)而獲得變化區(qū)域的過(guò)程。在最近的幾十年間,它已經(jīng)引起了大量的關(guān)注并應(yīng)用于各個(gè)領(lǐng)域,例如:森林資源調(diào)查、土地利用、覆蓋變化研究、環(huán)境災(zāi)害評(píng)估、城市規(guī)劃及布局和國(guó)防軍情監(jiān)控等。本文提出了一種基于進(jìn)化多目標(biāo)算法的三類(lèi)SAR圖像變化檢測(cè)的方法。該方法可以用于尋找多時(shí)SAR圖像的變化區(qū)域,區(qū)別于只區(qū)分變化與未變化區(qū)域的傳統(tǒng)二類(lèi)變化檢測(cè)方法,本文算法進(jìn)一步將變化區(qū)域細(xì)分為正變化和負(fù)變化,將變化具體化。因此,當(dāng)遇到自然災(zāi)害或是分析地表變化時(shí),本文方法可以進(jìn)一步提高分析效率,更加容易的觀察地形的正負(fù)變化情況。本文的工作主要體現(xiàn)在以下兩個(gè)部分:(1)第一部分描述了三類(lèi)差異圖的生成方法,這個(gè)差異圖包含了正負(fù)變化信息。將傳統(tǒng)的均值比和對(duì)數(shù)比方法進(jìn)行處理,將普通的二類(lèi)差異圖拓展為三類(lèi),并在最后實(shí)驗(yàn)結(jié)果中分別作了討論。(2)第二部分將進(jìn)化多目標(biāo)算法應(yīng)用到處理三類(lèi)差異圖中,并提出三類(lèi)變化檢測(cè)的基本框架,最終生成變化檢測(cè)圖像,并對(duì)結(jié)果進(jìn)行了討論。在利用進(jìn)化多目標(biāo)算法處理差異圖過(guò)程中,為了降低散斑噪聲的影響,基于局部空間和灰度級(jí)信息的模糊聚類(lèi)有效性指數(shù)被用在三類(lèi)變化檢測(cè)中。文章的最后,通過(guò)實(shí)驗(yàn)分析對(duì)比,說(shuō)明了基于進(jìn)化多目標(biāo)算法的三類(lèi)SAR圖像變化檢測(cè)方法的可靠性和實(shí)用性。
【關(guān)鍵詞】：變化檢測(cè) 合成孔徑雷達(dá) 三類(lèi)差異圖 多目標(biāo)優(yōu)化 進(jìn)化算法
【學(xué)位授予單位】：西安電子科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類(lèi)號(hào)】：TN957.52
【目錄】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-9
• 符號(hào)對(duì)照表9-10
• 縮略語(yǔ)對(duì)照表10-13
• 第一章 緒論13-23
• 1.1 SAR圖像變化檢測(cè)的發(fā)展動(dòng)態(tài)14-17
• 1.2 在變化檢測(cè)前需要注意的問(wèn)題17-18
• 1.2.1 圖像匹配17
• 1.2.2 門(mén)限值的選擇17-18
• 1.2.3 輻射校正18
• 1.2.4 精度評(píng)估與比較18
• 1.2.5 隨機(jī)因素的聯(lián)合影響18
• 1.3 現(xiàn)階段變化檢測(cè)存在的問(wèn)題18-20
• 1.3.1 存在的問(wèn)題一：圖像預(yù)處理，，提高輸入圖像的質(zhì)量19
• 1.3.2 存在的問(wèn)題二：構(gòu)造優(yōu)秀的差異圖19
• 1.3.3 存在的問(wèn)題三：準(zhǔn)確判定變化區(qū)域19-20
• 1.3.4 存在的問(wèn)題四：自動(dòng)化變化檢測(cè)算法20
• 1.4 本文的主要工作20
• 1.5 本文的結(jié)構(gòu)安排20-23
• 第二章 SAR圖像變化檢測(cè)概述23-29
• 2.1 SAR圖像變化檢測(cè)流程23-25
• 2.1.1 圖像數(shù)據(jù)的預(yù)處理24
• 2.1.2 變化信息的提取24-25
• 2.1.3 檢測(cè)結(jié)果后處理25
• 2.2 現(xiàn)階段存在的變化檢測(cè)方法25-28
• 2.2.1 先比較后分類(lèi)的圖像變化檢測(cè)方法25-28
• 2.2.2 先分類(lèi)后比較的圖像變化檢測(cè)方法28
• 2.3 本章小結(jié)28-29
• 第三章 基于二類(lèi)差異圖的三類(lèi)差異圖的生成29-39
• 3.1 引言29-31
• 3.2 主流的差異圖生成方法31-34
• 3.2.1 圖像差值法31-32
• 3.2.2 圖像比值法32-33
• 3.2.3 圖像回歸法33
• 3.2.4 主成份分析法33-34
• 3.2.5 變化向量分析法34
• 3.3 基于二類(lèi)差異圖的三類(lèi)差異圖的生成34-37
• 3.3.1 均值法和對(duì)數(shù)比值法34-35
• 3.3.2 改進(jìn)的均值法和對(duì)數(shù)比值法35-37
• 3.4 本章小結(jié)37-39
• 第四章 基于進(jìn)化多目標(biāo)算法的三類(lèi)SAR圖像變化檢測(cè)39-53
• 4.1 引言39-40
• 4.2 進(jìn)化多目標(biāo)優(yōu)化算法40-43
• 4.2.1 多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題的數(shù)學(xué)表達(dá)41
• 4.2.2 NSGA方法與NSGA-II方法41-43
• 4.3 基于進(jìn)化多目標(biāo)算法的三類(lèi)SAR圖像變化檢測(cè)43-52
• 4.3.1 進(jìn)化多目標(biāo)優(yōu)化的引入43
• 4.3.2 目標(biāo)函數(shù)的設(shè)定43-45
• 4.3.3 更新隸屬度和聚類(lèi)中心45
• 4.3.4 基于進(jìn)化多目標(biāo)算優(yōu)化的變化檢測(cè)的算法框架45-47
• 4.3.5 實(shí)驗(yàn)設(shè)置47-48
• 4.3.6 實(shí)驗(yàn)結(jié)論評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)和參數(shù)設(shè)定48
• 4.3.7 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與結(jié)論48-52
• 4.4 本章小結(jié)52-53
• 第五章 總結(jié)與展望53-55
• 參考文獻(xiàn)55-59
• 致謝59-61
• 作者簡(jiǎn)介61-62

【參考文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前6條

1 李春芳;劉連忠;陸震;;一種由FCM算法推導(dǎo)出的隸屬函數(shù)研究[J];計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用;2008年32期

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6 陳志鵬,鄧鵬,種勁松,王宏琦;紋理特征在SAR圖像變化檢測(cè)中的應(yīng)用[J];遙感技術(shù)與應(yīng)用;2002年03期

  本文關(guān)鍵詞：基于進(jìn)化多目標(biāo)算法的三類(lèi)SAR圖像變化檢測(cè)，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號(hào)：506767