遙感圖像變化檢測指利用多時相獲取的覆蓋同一地表區(qū)域的遙感影像及其他輔助數(shù)據(jù)來確定和分析地表的變化。SAR(Synthetic Aperture Radar,SAR)能全天時、全天候地對地觀測,不受光照、氣候等條件影響,具有其他光學(xué)遙感無法比擬的優(yōu)勢。因此SAR圖像是變化檢測重要的數(shù)據(jù)源。目前SAR圖像變化檢測在環(huán)境監(jiān)測、農(nóng)業(yè)調(diào)查、城市研究、災(zāi)害監(jiān)測、軍事偵察等方面有著重要的應(yīng)用。尤其是自然災(zāi)害發(fā)生時,高效的變化檢測技術(shù)能夠及時地避免或減少人身傷亡和財產(chǎn)損失。SAR圖像變化檢測方法一般分為圖像預(yù)處理、差異圖生成、差異圖分析三大部分,其中,差異圖的分析對于變化檢測結(jié)果至關(guān)重要。閾值法是差異圖分析中常用的方法,因其簡便快捷在變化檢測中受到廣泛應(yīng)用,使得變化檢測更為快速高效。本論文對于SAR圖像差異圖分析算法中的閾值方法進(jìn)行分析探索,主要研究成果可概括如下:1、針對閾值方法在變化區(qū)域占比較小時檢測結(jié)果虛警率過高的問題,提出一種基于迭代最大類間方差法的SAR圖像小面積變化區(qū)域檢測方法。首先算法對鄰域比值法權(quán)值進(jìn)行改進(jìn),利用結(jié)合了鄰域信息的改進(jìn)鄰域比值算法生成差異圖,對SAR圖像斑噪進(jìn)行抑制,同時對圖像細(xì)節(jié)信息進(jìn)行保留。然后通過迭代最大類間方差法對差異圖進(jìn)行分割。迭代最大類間方差法通過多次迭代獲取變化元素與未變化元素分布相對均衡的區(qū)域,利用最大類間方差法計算該區(qū)域最佳分割閾值,并應(yīng)用該閾值對差異圖進(jìn)行二值化,獲取變化檢測結(jié)果圖。通過對小面積變化的SAR圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行變化檢測,實驗結(jié)果證明該算法對小面積變化區(qū)域的檢測效果得到顯著提升。為驗證算法普適性,對非小面積變化情況、以及圖像噪聲污染嚴(yán)重情況下真實SAR圖像數(shù)據(jù)集也進(jìn)行相應(yīng)實驗,實驗表明算法精確度有所提升,且噪聲魯棒性更好。2、針對現(xiàn)有的KI(KittlerIllingworth,KI)閾值方法的類條件分布模型對于改進(jìn)鄰域比值差異圖擬合度不夠的情況,提出了一種基于K分布KI閾值分割的SAR圖像變化檢測算法。該算法引入K分布模型來對差異圖兩類直方圖進(jìn)行擬合,K分布模型因其乘性衰落統(tǒng)計特性,被證明能對SAR圖像非均勻區(qū)域較好擬合,從而得到廣泛應(yīng)用。但是K分布的參數(shù)估計相對復(fù)雜,考慮算法運行效率,本文采用快速的二四階矩估計方法對參數(shù)進(jìn)行估計。實驗表明,K分布模型下KI閾值方法檢測性能得到提升。
【學(xué)位單位】：西安電子科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位年份】：2019
【中圖分類】：TN957.52
【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
符號對照表
縮略語對照表
第一章 緒論
    1.1 研究背景及意義
    1.2 SAR圖像變化檢測研究現(xiàn)狀
    1.3 SAR圖像變化檢測存在的主要問題
    1.4 主要研究內(nèi)容及結(jié)構(gòu)安排
第二章 SAR圖像變化檢測
    2.1 SAR圖像成像原理及特點
        2.1.1 SAR圖像成像原理
        2.1.2 SAR圖像乘積模型
        2.1.3 SAR圖像特征
    2.2 SAR圖像變化檢測流程
        2.2.1 圖像預(yù)處理
        2.2.2 差異圖生成
        2.2.3 差異圖分析
        2.2.4 SAR圖像變化檢測幾種經(jīng)典方法
    2.3 變化檢測精度評估
    2.4 本章小結(jié)
第三章 基于迭代Otsu的SAR圖像變化檢測
    3.1 引言
    3.2 鄰域比值算法及其改進(jìn)
        3.2.1 常見差異圖生成算法優(yōu)缺點
        3.2.2 鄰域比值算法
        3.2.3 改進(jìn)的鄰域比值算法
    3.3 迭代最大類間方差算法
        3.3.1 閾值算法
        3.3.2 最大類間方差法
        3.3.3 迭代最大類間方差算法
    3.4 實驗設(shè)置和結(jié)果分析
        3.4.1 實驗參數(shù)設(shè)置
        3.4.2 實驗數(shù)據(jù)介紹
        3.4.3 差異圖生成算法實驗結(jié)果及分析
        3.4.4 差異圖分析算法實驗結(jié)果及分析
    3.5 本章小結(jié)
第四章 基于K分布KI閾值分割的SAR圖像變化檢測
    4.1 引言
    4.2 KI閾值分割算法
    4.3 類條件分布模型
        4.3.1 高斯分布
        4.3.2 廣義高斯分布
        4.3.3 對數(shù)正態(tài)分布
    4.4 K分布
        4.4.1 K分布理論
        4.4.2 參數(shù)估計方法
    4.5 實驗設(shè)置和結(jié)果分析
        4.5.1 實驗數(shù)據(jù)介紹
        4.5.2 實驗結(jié)果及分析
    4.6 本章小結(jié)
第五章 總結(jié)與展望
    5.1 總結(jié)
    5.2 展望
參考文獻(xiàn)
致謝
作者簡介

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本文編號：2891070