【摘要】：變化檢測(cè)是指同一地區(qū)在一段時(shí)間內(nèi)發(fā)生的變化。SAR圖像是指通過(guò)合成孔徑雷達(dá)得到的圖像。相對(duì)于其它成像方式,SAR圖像不會(huì)受到天氣等外界條件的限制,具有全天候、全天時(shí)的工作能力。因此基于SAR圖像的變化檢測(cè)日益成為研究的熱點(diǎn)課題。對(duì)于SAR圖像變化檢測(cè),如何找到兩個(gè)樣本的差異至關(guān)重要,而SAR圖像由于獨(dú)特的成像技術(shù),圖像中存在相干斑噪聲,若采用傳統(tǒng)的歐式距離容易受到相干斑噪聲的影響�；趥鹘y(tǒng)距離度量的不足,本文提出了兩種基于度量學(xué)習(xí)的SAR圖像變化檢測(cè)算法;并且由于SAR圖像變化檢測(cè)存在樣本不平衡以及構(gòu)建模型需要手動(dòng)調(diào)整參數(shù)的問(wèn)題,本文又提出了基于迭代多目標(biāo)免疫方法的SAR圖像變化檢測(cè)算法。本文重點(diǎn)內(nèi)容如下:1.針對(duì)傳統(tǒng)距離度量對(duì)噪聲不夠魯棒,同時(shí)不能很好的衡量樣本之間的差異,本文提出基于空間上下文度量學(xué)習(xí)的SAR圖像變化檢測(cè)。在SAR圖像變化檢測(cè)中,存在變化類與未變化類邊界區(qū)域易錯(cuò)分的問(wèn)題,所以該方法采用生態(tài)學(xué)Canny方法獲得邊界區(qū)域,將邊界區(qū)域的樣本作為訓(xùn)練樣本;并且該方法在構(gòu)建約束對(duì)時(shí)充分考慮了空間鄰域信息,一定程度上抑制了相干斑噪聲以及配準(zhǔn)誤差對(duì)變化檢測(cè)結(jié)果的影響;最后在結(jié)構(gòu)化支持向量機(jī)模型求取約束對(duì)距離時(shí),將傳統(tǒng)的相減轉(zhuǎn)化為對(duì)噪聲更加魯棒的LR算子。將本方法在四個(gè)標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集上進(jìn)行測(cè)試,均取得很好的效果。2.針對(duì)第一種單模態(tài)度量學(xué)習(xí)不能很好的利用多模態(tài)數(shù)據(jù)信息導(dǎo)致精度不高的問(wèn)題,本文提出基于空間先驗(yàn)和多模態(tài)度量學(xué)習(xí)的SAR圖像變化檢測(cè)。與第一種方法相同,該方法將邊界部分的樣本作為訓(xùn)練樣本,解決了邊界易錯(cuò)分的問(wèn)題;并且該方法在構(gòu)建約束對(duì)時(shí)充分考慮了空間先驗(yàn),在鄰域內(nèi)尋找相同類別的約束對(duì);最后構(gòu)建多模態(tài)度量學(xué)習(xí)模型,該模型學(xué)習(xí)兩類映射矩陣,即每個(gè)模態(tài)特有的映射矩陣以及全部模態(tài)共享的映射矩陣,通過(guò)矩陣映射將原始樣本映射到特征空間,最后在映射空間進(jìn)行距離度量。同時(shí)本文還將該方法用于異質(zhì)數(shù)據(jù),首先得到每個(gè)通道的變化檢測(cè)結(jié)果,然后利用投票方法獲得最終的變化檢測(cè)結(jié)果。將本方法在四個(gè)同源數(shù)據(jù)集以及兩個(gè)異質(zhì)數(shù)據(jù)集上進(jìn)行測(cè)試,均取得很好的效果。3.針對(duì)SAR圖像中樣本不平衡以及模型參數(shù)需要手動(dòng)調(diào)整的問(wèn)題,本文提出基于迭代多目標(biāo)免疫方法的SAR圖像變化檢測(cè)。該方法將靈敏度和特異性均作為目標(biāo)函數(shù),很好的克服了精度等單目標(biāo)函數(shù)性能不好的問(wèn)題;然后該方法采用迭代多目標(biāo)免疫方法對(duì)該目標(biāo)函數(shù)進(jìn)行優(yōu)化,在該過(guò)程中同時(shí)將模型參數(shù)進(jìn)行迭代優(yōu)化,避免了手動(dòng)調(diào)整參數(shù)的問(wèn)題;該方法通過(guò)迭代優(yōu)化產(chǎn)生最優(yōu)的Pareto解集合,然后在該解集合中選擇AUC值最高的解作為最終的最優(yōu)解。將本方法在四個(gè)標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集上進(jìn)行測(cè)試,均取得很好的效果。
【圖文】：

傳統(tǒng)SAR圖像變化檢測(cè)流程圖

求取訓(xùn)練樣本的差異信息，然后對(duì)兩時(shí)相圖像測(cè)試樣本的差異信息時(shí)相圖像訓(xùn)練樣本的差異信息使用 K 近鄰算法(k-Nearest Neighbor，KNN)進(jìn)行分獲得 SAR 圖像變化檢測(cè)結(jié)果。2.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析2.3.1 數(shù)據(jù)集的介紹這一節(jié)主要對(duì)提出的基于空間上下文度量學(xué)習(xí)的 SAR 圖像變化檢測(cè)進(jìn)行性證實(shí)驗(yàn)，，采用的數(shù)據(jù)集如下圖所示：Bern 數(shù)據(jù)集[10]。Bern 數(shù)據(jù)集兩時(shí)相圖像以及參考圖如圖 2.2 所示，兩時(shí)相是通過(guò)歐洲遙感 2 號(hào)星載 SAR 傳感器分別在 1999 年 4 月和 1999 年 5 月在瑞士 地區(qū)獲得的，分辨率為 20m。圖 2.2(a)描述了洪水來(lái)臨前的圖像；圖 2.2(b)描述水過(guò)后的圖像。參考圖像描述了從 1999 年 4 月到 1999 年 5 月，洪水將 Bern 機(jī)沒(méi)以及 Thun 和 Bern 兩城市部分地區(qū)被淹沒(méi)的變化。兩時(shí)相 Bern 圖像的尺301×301，參考圖像是通過(guò)真實(shí)的陸地信息和專家知識(shí)獲得。
【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】：2019
【分類號(hào)】：TN957.52

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本文編號(hào)：2589191