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文檔簡介
1、SAR圖像變化檢測是通過定量和定性地分析同一地區(qū)不同時相的SAR圖像,以確定地物變化特征的過程。隨著SAR成像技術(shù)的發(fā)展,SAR圖像變化檢測已成為國內(nèi)外學(xué)者的研究熱點(diǎn)。
本論文以同一地區(qū)不同時相獲取的SAR圖像為基礎(chǔ),對SAR圖像進(jìn)行了非平穩(wěn)分析,展開了對SAR圖像變化檢測算法相關(guān)問題的研究。具體研究內(nèi)容如下:
1.將SAR圖像非平穩(wěn)分析引入到SAR圖像變化檢測中,研究了一種基于SAR圖像非平穩(wěn)分析與SVM模型的SA
2、R圖像變化檢測算法。該算法利用TMF算法對SAR圖像進(jìn)行非平穩(wěn)區(qū)域劃分,利用SVM模型得出對應(yīng)于不同平穩(wěn)區(qū)域的二值圖像,將所得出的二值圖像歸并,得到最后的SAR圖像變化檢測結(jié)果,仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明此算法的檢測性能優(yōu)于未考慮SAR圖像非平穩(wěn)性的僅基于SVM模型的SAR圖像變化檢測算法。
2.研究了一種基于SAR圖像非平穩(wěn)分析與CRF模型的SAR圖像變化檢測算法。該算法模型由一元勢能函數(shù)與二元勢能函數(shù)組成:利用上述基于SAR圖像非平
3、穩(wěn)分析與SVM模型的SAR圖像變化檢測算法得到的類條件概率構(gòu)造一元勢能函數(shù),有效地提高了模型精度;再利用多級邏輯模型構(gòu)造二元勢能函數(shù),具有優(yōu)越的邊界保持性。本算法在考慮SAR圖像非平穩(wěn)性的基礎(chǔ)上對后驗(yàn)概率進(jìn)行建模,能夠有效地捕獲SAR圖像的紋理信息和空間鄰域信息。仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本算法在抑制噪聲的同時能夠很好地保持圖像的邊界信息,獲得較高的檢測精度,其檢測性能優(yōu)于未考慮SAR圖像非平穩(wěn)性的僅基于CRF模型的SAR圖像變化檢測算法。
4、r> 3.提出了一種基于SAR圖像非平穩(wěn)分析與HCRF模型的SAR圖像變化檢測算法。該算法模型采用貝葉斯融合準(zhǔn)則將SAR圖像數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)分布特性融入上述基于SAR圖像非平穩(wěn)分析與CRF模型的SAR圖像變化檢測算法模型中。算法模型由一元勢能函數(shù)、二元勢能函數(shù)和統(tǒng)計(jì)分布特性組成。其一元勢能函數(shù)與二元勢能函數(shù)的構(gòu)建方法與上述基于SAR圖像非平穩(wěn)分析與CRF模型的SAR圖像變化檢測算法的構(gòu)建方法相同,統(tǒng)計(jì)分布特性利用廣義伽馬模型建模。本算法具有
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