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基于遺傳算法的SAR圖像變化檢測(cè)技術(shù)研究

發(fā)布時(shí)間:2017-10-05 13:39

  本文關(guān)鍵詞:基于遺傳算法的SAR圖像變化檢測(cè)技術(shù)研究


  更多相關(guān)文章: SAR 斑點(diǎn)噪聲 圖像配準(zhǔn) 遺傳算法 FCM算法 變化檢測(cè)


【摘要】:圖像變化檢測(cè)是指利用同一個(gè)地區(qū)不同時(shí)間段的圖像獲取地物目標(biāo)的變化信息,并進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)對(duì)目標(biāo)定性或定量的分析的過程,已經(jīng)廣泛應(yīng)用于民用和軍事領(lǐng)域。合成孔徑雷達(dá)(SAR)相對(duì)于可見光、紅外線具有全天候、全天時(shí)等優(yōu)點(diǎn),在目標(biāo)識(shí)別、變化檢測(cè)、圖像融合領(lǐng)域得到廣泛的應(yīng)用。針對(duì)SAR特有的斑點(diǎn)噪聲問題,探討了斑點(diǎn)噪聲抑制方法,對(duì)幾種常用的濾波算法進(jìn)行實(shí)驗(yàn)比較和分析,確定了將小波算法、Lee濾波算法和雙邊濾波算法三種算法聯(lián)合,實(shí)現(xiàn)SAR斑點(diǎn)噪聲抑制。這種方法在有效去除斑點(diǎn)噪聲的同時(shí)能夠較好的保留邊緣信息。然后針對(duì)目前變化檢測(cè)算法準(zhǔn)確率低、實(shí)時(shí)性差等問題,本文提出了一種基于遺傳算法-FCM算法的SAR圖像變化檢測(cè)算法。因?yàn)閳D像配準(zhǔn)對(duì)變化檢測(cè)的不利影響,首先利用Harris-SIFT算法實(shí)現(xiàn)圖像自動(dòng)匹配。然后利用不同變化檢測(cè)方法提取初步差異圖像。最后引入遺傳算法,獲取FCM算法所需要的初始聚類中心,在一定程度上避免了FCM算法對(duì)初始聚類中心敏感和容易陷入局部最優(yōu)解的問題。將最終獲取的變化圖像,與參考圖像進(jìn)行比較,驗(yàn)證算法的準(zhǔn)確度。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明本文所提出的方法有更好的變化檢測(cè)效果。
【關(guān)鍵詞】:SAR 斑點(diǎn)噪聲 圖像配準(zhǔn) 遺傳算法 FCM算法 變化檢測(cè)
【學(xué)位授予單位】:沈陽航空航天大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2016
【分類號(hào)】:TN957.52
【目錄】:
  • 摘要5-6
  • Abstract6-9
  • 第1章 緒論9-16
  • 1.1 研究工作的背景和意義9-11
  • 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀11-14
  • 1.2.1 SAR的發(fā)展現(xiàn)狀12-13
  • 1.2.2 SAR圖像變化檢測(cè)研究13-14
  • 1.2.3 SAR圖像變化檢測(cè)的應(yīng)用14
  • 1.3 論文的主要內(nèi)容和章節(jié)安排14-16
  • 第2章 SAR圖像成像方法16-19
  • 2.1 SAR成像基本原理16-17
  • 2.2 RD成像方法17-18
  • 2.3 本章小結(jié)18-19
  • 第3章 斑點(diǎn)噪聲抑制方法19-31
  • 3.1 斑點(diǎn)噪聲形成機(jī)理19-21
  • 3.2 三種降噪方法介紹21-26
  • 3.2.1 小波方法21-24
  • 3.2.2 Lee濾波降噪方法24-25
  • 3.2.3 雙邊濾波降噪方法25-26
  • 3.3 實(shí)驗(yàn)仿真與結(jié)果分析26-29
  • 3.4 本章小結(jié)29-31
  • 第4章 SAR圖像配準(zhǔn)方法31-40
  • 4.1 Harris角點(diǎn)檢測(cè)32-34
  • 4.2 SIFT算子34-37
  • 4.3 實(shí)驗(yàn)仿真與結(jié)果分析37-39
  • 4.4 本章小結(jié)39-40
  • 第5章 遺傳算法和FCM算法介紹40-49
  • 5.1 遺傳算法40-44
  • 5.2 FCM算法44-46
  • 5.2.1 模糊概念44
  • 5.2.2 FCM原理和步驟44-46
  • 5.3 實(shí)驗(yàn)仿真與結(jié)果分析46-47
  • 5.4 本章小結(jié)47-49
  • 第6章 基于遺傳算法的FCM算法的仿真49-62
  • 6.1 K均值聚類算法49-50
  • 6.2 K-means方法和FCM方法的結(jié)果分析50-52
  • 6.3 初步變化檢測(cè)圖像的獲取52-53
  • 6.4 PCA降維方法53-55
  • 6.5 基于GA的FCM算法55-56
  • 6.6 仿真與分析56-62
  • 結(jié)論62-64
  • 參考文獻(xiàn)64-66
  • 致謝66-67
  • 攻讀碩士期間發(fā)表(含錄用)的學(xué)術(shù)論文67-68

【參考文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前9條

1 趙洪宋;潘地林;;基于遺傳算法和FCM的圖像自動(dòng)標(biāo)注[J];計(jì)算機(jī)與數(shù)字工程;2015年03期

2 莫德林;劉克江;曹彬才;保永強(qiáng);;基于主成分分析的遙感圖像變化檢測(cè)[J];影像技術(shù);2013年05期

3 鄧云凱;趙鳳軍;王宇;;星載SAR技術(shù)的發(fā)展趨勢(shì)及應(yīng)用淺析[J];雷達(dá)學(xué)報(bào);2012年01期

4 李芳芳;肖本林;賈永紅;毛星亮;;SIFT算法優(yōu)化及其用于遙感影像自動(dòng)配準(zhǔn)[J];武漢大學(xué)學(xué)報(bào)(信息科學(xué)版);2009年10期

5 王振華;竇麗華;陳杰;;一種尺度自適應(yīng)調(diào)整的高斯濾波器設(shè)計(jì)方法[J];光學(xué)技術(shù);2007年03期

6 匡泰;朱清新;孫躍;;FCM算法用于灰度圖像分割的初始化方法的研究[J];計(jì)算機(jī)應(yīng)用;2006年04期

7 朱俊杰,郭華東,范湘濤,朱博勤;單波段單極化高分辨率SAR圖像紋理分類研究[J];國(guó)土資源遙感;2005年02期

8 韓春明,郭華東,王長(zhǎng)林,范典;一種改進(jìn)的SAR圖像斑點(diǎn)噪聲濾波方法[J];遙感學(xué)報(bào);2004年02期

9 陳黎,黃心漢,王敏,李煒;基于聚類分析的車牌字符分割方法[J];計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用;2002年06期

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本文編號(hào):977116

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