由于合成孔徑雷達對于天氣和光線的不敏感性,使得合成孔徑雷達圖像（SAR圖像）越來越受到學(xué)者的關(guān)注和研究,其中SAR圖像標記技術(shù),例如SAR圖像分割,變化監(jiān)測,分類和識別等,已經(jīng)成為SAR圖像處理模塊中不可或缺的一部分。近幾年來,馬爾可夫隨機場算法在SAR圖像標記算法中得到了廣泛關(guān)注和應(yīng)用,基本思想是利用馬爾可夫隨機場模型中的鄰域信息來提高算法對于噪聲的魯棒性。研究表明,這類算法對于SAR圖像中的相干斑噪聲有明顯的抑制作用,尤其對于分布均勻的圖像,其抗噪性能更顯著,并且該類算法為無監(jiān)督算法,對于應(yīng)急性圖像標記需求有不可替代的作用,這是一些標記算法所不具備的。因此將馬爾可夫隨機場模型用于SAR圖像標記算法,可以應(yīng)對樣本數(shù)量不足,相干斑噪聲干擾等困擾傳統(tǒng)SAR圖像處理算法的問題。本文以SAR圖像標記技術(shù)為研究背景,主要分析解決現(xiàn)有馬爾可夫隨機場算法中存在的普遍問題。在SAR圖像分割方面,分析了馬爾可夫隨機場算法邊緣保持性下降的原因,將混合高斯模型引入似然函數(shù),建立了相關(guān)性證據(jù)馬爾可夫隨機場模型。此外,針對SAR圖像變化檢測,主要研究了如何利用馬爾可夫隨機場模型降噪的同時保留其細節(jié)信息。本文的... 

【文章來源】：西安電子科技大學(xué)陜西省 211工程院校 教育部直屬院校

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【學(xué)位級別】：博士

【部分圖文】：

國外裝載SAR衛(wèi)星

成孔徑雷達，并且與環(huán)境一號 AB 星協(xié)同工作，監(jiān)測環(huán)境狀況。2016 年 8 月，隨著高分三號衛(wèi)星的成功發(fā)射，標志著我國低軌道 SAR 實現(xiàn)重大突破，雷達成像技術(shù)將全面服務(wù)國民生活與加強軍備建設(shè)。幾種常見的國內(nèi)外星載SAR如圖1.1圖1.2所示。Lacrosse ERS-1 JERS-1圖 1.1 國外裝載 SAR 衛(wèi)星海洋二號環(huán)境一號 C 環(huán)境一號 C 高分三號圖 1.2 國內(nèi)裝載 SAR 衛(wèi)星在 SAR 成像系統(tǒng)快速發(fā)展的同時，SAR 圖像分析解釋技術(shù)也在如火如荼的進行，然而其發(fā)展速度遠遠不及成像技術(shù)的發(fā)展。當獲取到大量高質(zhì)量 SAR 圖像后，如何準確快速的分析圖像，提取圖像中的目標信息，成為現(xiàn)在研究的熱點。其中圖像標記算法，包括圖像分割、變化檢測、目標提取等，成為眾多學(xué)者研究的焦點。狹義的圖像標記指人工添加圖像標簽，獲得圖像的真實標記信息，廣義的圖像標記包含所有與圖像標簽有關(guān)的圖像處理過程，包括利用計算機獲得圖像的標簽信息。由于 SAR 成像原理為相干成像

（a9） （b9） （c9） （d9）圖 4.3 兩時相圖像的變化檢測結(jié)果a1-a9）意大利農(nóng)場（b1-b9）印尼洪水（c1-c9）意大利洪水（d1-d9）坦克隱藏（a1-d1）第一相圖像（a2-d2）第二時相圖像（a3-d3）SMRF 檢測結(jié)果（a4-d4）SSML 檢測結(jié)果（a5-d5）法檢測結(jié)果（a6-d6）MIMOSA 檢測結(jié)果（a7-d7）MEDRF 檢測結(jié)果（a8-d8）參考圖像（a9-d9）標記樣本MEDRF 用于變化檢測時最耗時的部分是參數(shù)估計。在裝有 MATLAB 2011b 的Windows 7 系統(tǒng)上進行測試，每個數(shù)據(jù)集需要的時間分別為 59.27s，61.90s，56.6和 55.73s。時間消耗主要取決于訓(xùn)練參數(shù)的標記和未標記樣本的數(shù)量。實驗中，對個數(shù)據(jù)集，選擇相同數(shù)量的標記樣本和未標記樣本（參見第 4.3.1 節(jié)），因此每個數(shù)據(jù)集的時間消耗大致相等。差異主要來自梯度下降步驟和 ME 步驟中的迭代差異。對于大尺寸的圖像，需要更多樣本來訓(xùn)練參數(shù)，其所造成的時間消耗可能是無法承受的處理大圖像的一種可行方法是將其分成小塊，并行處理所有塊。表 4.3-表 4.6 顯示了 MEDRF 在不同數(shù)據(jù)集上的混淆矩陣。MEDRF 在準確檢測

【參考文獻】：
期刊論文
[1]一種自適應(yīng)的模糊C均值聚類圖像分割方法[J]. 孫鑫.  山西電子技術(shù). 2014(06)
[2]非監(jiān)督SAR圖像變化檢測研究最新進展[J]. 吳濤,陳曦,牛蕾,陶利.  遙感信息. 2013(01)
[3]基于Laplacian正則化最小二乘的半監(jiān)督SAR目標識別[J]. 張向榮,陽春,焦李成.  軟件學(xué)報. 2010(04)
[4]SAR系統(tǒng)不確定性可視化表達及其應(yīng)用[J]. 葛詠,王勁峰,梁怡,王貞松.  地球信息科學(xué). 2003(03)

博士論文
[1]基于聚類分析的圖像分割算法研究[D]. 許曉麗.哈爾濱工程大學(xué) 2012
[2]SAR圖像處理及地面目標識別技術(shù)研究[D]. 尹奎英.西安電子科技大學(xué) 2011

碩士論文
[1]多時相遙感影像的變化檢測[D]. 楊曉麗.西安電子科技大學(xué) 2011



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