本文關(guān)鍵詞：基于NSCT域內(nèi)圖像融合與去噪算法的SAR遙感圖像變化檢測算法

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【摘要】：近年來變化檢測技術(shù)已廣泛應(yīng)用于動態(tài)視頻監(jiān)控,醫(yī)療診斷,自然災(zāi)害監(jiān)測和綠洲覆蓋監(jiān)測等諸多領(lǐng)域。而合成孔徑雷達(Synthetic Aperture Radar,SAR)由于其不懼雨雪等惡劣天候、可穿透地面覆蓋植被、不易受光線強度影響等優(yōu)勢,正逐漸在變化檢測研究中得到廣泛使用。SAR遙感圖像變化檢測技術(shù)是通過分析相同地理位置不同時刻得到的遙感圖像數(shù)據(jù),來識別這段時間地面覆蓋變化的過程。本文主要研究了基于NSCT域的圖像處理改進算法的SAR遙感圖像變化檢測算法,及其在植被/綠洲覆蓋在遙感影像上的應(yīng)用。1、分析了在NSCT域內(nèi)基于不同差異圖的圖像融合算法對SAR遙感圖像變化檢測結(jié)果的影響,以及處于NSCT域內(nèi)基于不同融合規(guī)則的圖像融合算法對SAR遙感圖像變化檢測結(jié)果的影響。提出一種基于NSCT域的新圖像融合規(guī)則的變化檢測算法,并在所提到新算法基礎(chǔ)上為變化檢測流程中加入去噪算法,從而進一步減弱了SAR相干斑噪聲對變化檢測結(jié)果的干擾。將所提算法應(yīng)用于真實遙感數(shù)據(jù)集,經(jīng)過對比分析發(fā)現(xiàn)所提算法具有較高變化檢測精度。2、研究去噪算法在遙感圖像變化檢測中的使用,并在NSCT域分解重構(gòu)的基礎(chǔ)上引入隱馬爾可夫樹模型,從而構(gòu)造出NSCT-HMT去噪模型,最后將此去噪模型與FLICM聚類算法結(jié)合并應(yīng)用于SAR遙感圖像變化檢測。實驗結(jié)果表明,本文提出的基于NSCT-HMT去噪模型的SAR遙感圖像變化檢測算法在真實遙感數(shù)據(jù)集和模擬遙感數(shù)據(jù)集中均能夠取得更強的變化檢測精度。3、最后以古爾班通古特沙漠南緣綠洲為例,將基于NSCT-HMT去噪模型的變化檢測算法應(yīng)用在綠洲覆蓋變化檢測中。經(jīng)過對原始遙感數(shù)據(jù)的一系列圖像預(yù)處理,圖像去噪以及變化檢測,也得到了比較理想的變化檢測效果。檢測結(jié)果對土地利用、荒漠化治理及植被覆蓋監(jiān)測等研究均具有重要意義。
【關(guān)鍵詞】：變化檢測 圖像融合 均值比值法 NSCT HMT FLICM聚類
【學(xué)位授予單位】：新疆大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TP751
【目錄】：

• 摘要2-3
• Abstract3-7
• 第一章 緒論7-15
• 1.1 研究背景及意義7-8
• 1.2 圖像變化檢測概述及研究現(xiàn)狀8-10
• 1.3 SAR遙感圖像變化檢測一般流程10-12
• 1.3.1 遙感圖像預(yù)處理10-11
• 1.3.2 變化信息比較與判別11-12
• 1.3.3 變化檢測精度評估12
• 1.4 本文工作及內(nèi)容安排12-15
• 第二章 基于圖像融合與去噪方法的遙感圖像變化檢測概述15-23
• 2.1 圖像融合概述15-16
• 2.2 基于不同變換域的圖像融合方法16-21
• 2.2.1 基于二維離散小波域的圖像融合方法16-20
• 2.2.2 基于Contourlet域的圖像融合方法20
• 2.2.3 基于非下采樣Contourlet域的圖像融合方法20-21
• 2.3 基于NSCT域的隱馬爾可夫樹模型21-22
• 2.4 本章小結(jié)22-23
• 第三章 基于NSCT域圖像融合改進算法的SAR圖像變化檢測算法23-39
• 3.1 引言23-25
• 3.2 基于不同差異圖的融合方法25-28
• 3.2.1 差異圖種類選取25-26
• 3.2.2 融合后差異圖比較分析26-27
• 3.2.3 差異圖融合算法實驗結(jié)果27-28
• 3.3 基于不同變換域的融合方法28-29
• 3.3.1 實驗比較與分析28-29
• 3.4 基于不同融合規(guī)則的融合方法29-33
• 3.4.1 傳統(tǒng)的融合規(guī)則29-30
• 3.4.2 改進后的融合規(guī)則30-32
• 3.4.3 實驗比較與分析32-33
• 3.5 實驗結(jié)果和分析33-37
• 3.5.1 數(shù)據(jù)描述34-35
• 3.5.2 驗證本章算法有效性35-37
• 3.6 本章小結(jié)37-39
• 第四章 基于NSCT域隱Markov樹模型（NSCT-HMT）去噪算法的變化檢測算法39-49
• 4.1 引言39-40
• 4.2 算法理論模型40-43
• 4.2.1 構(gòu)造差異圖40-41
• 4.2.2 基于非下采樣Contourlet變換的HMT去噪模型41-42
• 4.2.3 基于FLICM聚類算法的變化檢測42-43
• 4.3 算法實現(xiàn)43-44
• 4.4 實驗結(jié)果與分析44-48
• 4.4.1 實驗數(shù)據(jù)描述44-46
• 4.4.2 驗證本章算法的有效性46-48
• 4.5 本章小結(jié)48-49
• 第五章 基于NSCT-HMT模型去噪算法的Gurbantunggut沙漠南緣綠洲覆蓋變化檢測49-54
• 5.1 引言49
• 5.2 研究區(qū)域概述49-50
• 5.3 遙感數(shù)據(jù)資源簡介及圖像預(yù)處理50-51
• 5.4 算法應(yīng)用與分析51-53
• 5.5 本章小結(jié)53-54
• 第六章 總結(jié)與展望54-56
• 6.1 總結(jié)54-55
• 6.2 展望55-56
• 參考文獻56-60
• 碩士研究生期間發(fā)表論文情況60-61
• 致謝61-63

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