基于自適應(yīng)權(quán)值差異圖融合和聚類的SAR圖像變化檢測(cè)方法研究.pdf

1、研究同一地區(qū)不同時(shí)相的兩種或多種SAR（Synthetic Aperture Radar，SAR）圖像之間發(fā)生的變化叫做SAR圖像變化檢測(cè)，可以被應(yīng)用于社會(huì)、經(jīng)濟(jì)、軍事等許多方面。近幾年，由于SAR圖像具備全天候、全天時(shí)的工作能力以及對(duì)地物具有一定的穿透能力和成像覆蓋面積大等一系列優(yōu)點(diǎn)，使得SAR圖像成為變化檢測(cè)的主要數(shù)據(jù)來源。本論文對(duì)SAR圖像變化檢測(cè)中差異圖的分析和差異圖的構(gòu)造等方面進(jìn)行了探索，所取得的主要研究成果為：
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2、.提出了一種基于自適應(yīng)權(quán)值的差異圖融合策略，并用于SAR圖像變化檢測(cè)。利用所提出的基于自適應(yīng)權(quán)值的差異圖融合策略，將對(duì)數(shù)比值差異圖與直接比值差異圖進(jìn)行融合，再對(duì)融合后的差異圖進(jìn)行kmeans聚類，獲得最后的變化檢測(cè)結(jié)果。該方法不僅使得融合參數(shù)能夠根據(jù)不同差異圖的特性自適應(yīng)調(diào)整，而且考慮了鄰域灰度信息與空間信息，提高了變化檢測(cè)精度和算法的抗噪性能。
　　2.提出了一種基于自適應(yīng)權(quán)值圖像融合及PCA特征提取的SAR圖像變化檢測(cè)方法。根

3、據(jù)自適應(yīng)權(quán)值，將直接比值差異圖和對(duì)數(shù)比值差異圖進(jìn)行圖像融合。再對(duì)融合后的差異圖用PCA方法進(jìn)行特征提取，從而獲得每個(gè)像素對(duì)應(yīng)的特征向量，并組成特征空間矩陣。將k-means聚類方法對(duì)于PCA提取的特征，對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取，獲得特征空間矩陣，再進(jìn)行聚類，該方法通過非線性映射可以較好地辨別、提取并放大有用的特征，獲得更為精準(zhǔn)的聚類，使變化檢測(cè)的錯(cuò)誤率進(jìn)一步降低。使得抗噪能力增強(qiáng)，總錯(cuò)誤數(shù)減少，提高了變化檢測(cè)的精度。
　　3.提出了