本文關鍵詞：SAR圖像建筑物的三維信息提取算法的研究

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【摘要】：SAR(Synthetic Aperture Radar,合成孔徑雷達)是一種主動式微波傳感器,由于其具有全天時、全天候、高分辨率的特點,已被廣泛應用于經濟、軍事和科學研究等諸多領域。目前,基于城鄉(xiāng)高分辨SAR圖像數(shù)據(jù)解譯已經成為一個研究熱點。本文對高分辨率SAR圖像建筑物提取和建筑物幾何信息獲取兩個方面進行深入的研究,主要研究內容如下:1.高分辨率SAR圖像建筑物提取。建筑物在SAR圖像呈現(xiàn)兩個關鍵特征:疊掩和陰影,針對依據(jù)疊掩和陰影提出的建筑物檢測方法忽略像素間關系而導致建筑物提取精度不高問題,本文構造一個自適應的權重系數(shù),更好描述鄰域內像素的影響,以此改進MRF(Markov Random Field),并基于改進的MRF模型實現(xiàn)SAR圖像分類,在此基礎上,采用形狀指數(shù)、長寬比和面積因子等形狀特征進行分類后處理,實現(xiàn)建筑物的檢測,實驗結果表明本文提出的基于MRF的建筑物提取算法是有效的。2.建筑物幾何信息的獲取。在分析直接測量方法獲取建筑物三維信息不足的基礎上,提出基于模型與圖像匹配度的建筑物幾何信息提取算法,該方法首先在建筑物檢測的基礎上,建立模型與圖像匹配度函數(shù),把幾何信息提取問題轉化為匹配度函數(shù)的優(yōu)化問題,然后結合遺傳算法與模擬退火算法的優(yōu)點,構造遺傳模擬退火算法實現(xiàn)匹配度函數(shù)的優(yōu)化,獲取建筑物的精確幾何信息,并通過了實驗驗證。
【關鍵詞】：高分辨率SAR圖像 建筑物提取 MRF 模型與圖像匹配度
【學位授予單位】：天津理工大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：TN957.52
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-9
• 第一章 緒論9-14
• 1.1 研究意義9
• 1.2 國內外研究現(xiàn)狀9-12
• 1.2.1 SAR圖像建筑物提取9-10
• 1.2.2 建筑物幾何信息的提取10-12
• 1.3 本文的主要研究內容12-13
• 1.4 本文的結構安排13-14
• 第二章 基礎知識14-22
• 2.1 SAR系統(tǒng)及其建筑物的成像特征14-18
• 2.1.1 機載SAR的工作原理14
• 2.1.2 成像幾何引起的典型效應14-16
• 2.1.3 建筑物到SAR圖像的投影16-18
• 2.1.4 SAR圖像建筑物的影像特點18
• 2.2 圖像的多尺度理論18-19
• 2.3 基于Mellin變換的參數(shù)估計19-21
• 2.3.1 經典的參數(shù)估計方法19-20
• 2.3.2 基于Mellin變換的參數(shù)估計20-21
• 2.4 本章小結21-22
• 第三章 基于改進的MRF建筑物的提取算法22-32
• 3.1 基于MRF模型的SAR圖像分類改進算法22-26
• 3.1.1 MRF模型基礎22-23
• 3.1.2 Gibbs分布23-24
• 3.1.3 Hammersley-clifford定理24
• 3.1.4 基于改進MRF的SAR圖像分類24-26
• 3.2 基于MRF模型SAR圖像分類算法實現(xiàn)26-28
• 3.2.1 先驗模型的參數(shù)估計26-27
• 3.2.2 基于改進的MRF的SAR圖像分類27
• 3.2.3 分類后的后處理27-28
• 3.3 實驗結果與分析28-31
• 3.4 本章小結31-32
• 第四章 SAR圖像建筑物幾何信息提取32-49
• 4.1 基于模型與圖像匹配度的幾何信息提取32-34
• 4.2 基于模型與圖像匹配度提取的過程34-45
• 4.2.1 建筑物疊掩和陰影位置的確定34-41
• 4.2.2 匹配度函數(shù)的設計41-42
• 4.2.3 基于遺傳模擬退火算法的目標函數(shù)優(yōu)化42-45
• 4.3 實驗結果與分析45-48
• 4.4 本章小結48-49
• 第五章 總結與展望49-51
• 5.1 本文工作總結49
• 5.2 本文創(chuàng)新點49-50
• 5.3 工作展望50-51
• 參考文獻51-55
• 發(fā)表論文和科研情況說明55-56
• 致謝56-57

【參考文獻】

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本文編號：839701