SAR圖像變化檢測(cè)算法研究.pdf

1、由于合成孔徑雷達(dá)(SAR)不受大氣條件和云層覆蓋等相關(guān)條件的影響，因此，多時(shí)相SAR圖像技術(shù)在人們的生活中發(fā)揮著越來(lái)越重要的作用。本論文主要就SAR圖像變化檢測(cè)技術(shù)中的兩時(shí)相SAR圖像差異圖的構(gòu)造、差異圖上的自動(dòng)分類(lèi)和基于GPU的SAR圖像變化檢測(cè)方面進(jìn)行了深入的研究，獲得了有效的方法，解決了SAR圖像變化檢測(cè)中面臨的一些實(shí)際的問(wèn)題。
　　 首先就兩時(shí)相SAR圖像差異圖的構(gòu)造方法進(jìn)行了研究，提出了一種基于鄰域比值的差異圖構(gòu)造算法

2、。該算法以比值差異圖算法為基礎(chǔ)結(jié)合像素點(diǎn)的鄰域信息，能夠有效地減少SAR圖像所具有的斑點(diǎn)噪聲，通過(guò)實(shí)驗(yàn)對(duì)比經(jīng)典的比值差異圖構(gòu)造算法和近年來(lái)流行的對(duì)數(shù)比值差異圖構(gòu)造算法，顯示了所提出的基于鄰域比值的差異圖構(gòu)造算法在構(gòu)造差異圖上具有更好的性能，體現(xiàn)了本文所提出算法的優(yōu)越性。
　　 然后主要就無(wú)監(jiān)督閾值算法進(jìn)行了研究，提出了一種無(wú)監(jiān)督閾值算法，該算法基于一種單邊擬合策略處理SAR圖像變化檢測(cè)技術(shù)，通過(guò)分析SAR圖像變化檢測(cè)問(wèn)題的內(nèi)在本

3、質(zhì)，提出了單邊擬合的閾值策略。其中，兩個(gè)單邊直方圖統(tǒng)計(jì)分布模型被提出，結(jié)合相關(guān)的模型參數(shù)估計(jì)策略求得變化類(lèi)和非變化類(lèi)的概率統(tǒng)計(jì)分布，應(yīng)用貝葉斯決策理論自動(dòng)地確定最終的閾值。通過(guò)對(duì)兩組公開(kāi)的SAR圖像數(shù)據(jù)集和一組私有的SAR圖像數(shù)據(jù)集進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，結(jié)果表明所提出的算法是有效的，并且對(duì)于直方圖具有很大交疊的情況仍然能夠得到較精確的結(jié)果，體現(xiàn)了所提出算法的優(yōu)越性。
　　 之后在所提出的無(wú)監(jiān)督閾值算法基礎(chǔ)上進(jìn)一步研究了隱馬爾科夫隨機(jī)場(chǎng)在SA

4、R圖像變化檢測(cè)上的應(yīng)用。因?yàn)殡[馬爾科夫隨機(jī)場(chǎng)方法的局限性，即所選用的能量函數(shù)都采用“硬”劃分的模型，而忽略模糊的因素，在處理復(fù)雜的地貌場(chǎng)景時(shí)，隱馬爾科夫隨機(jī)場(chǎng)技術(shù)很難得到令人滿(mǎn)意的結(jié)果。本文提出了一種基于模糊方法的隱馬爾科夫隨機(jī)場(chǎng)算法，該算法能夠有效地解決比值差異圖中的SAR圖像變化檢測(cè)問(wèn)題。該算法充分結(jié)合了隱馬爾科夫隨機(jī)場(chǎng)構(gòu)建空間一致性的能力和模糊方法靈活準(zhǔn)確的能力，有效地提高了SAR圖像變化檢測(cè)的檢測(cè)精度。應(yīng)用所提出的模糊能量函數(shù)可

5、以有效地減少在每次迭代過(guò)程中因?yàn)椤坝病眲澐炙鸬腻e(cuò)誤積累問(wèn)題。通過(guò)應(yīng)用相關(guān)SAR數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)表明，所提出的算法比起傳統(tǒng)的隱馬爾科夫隨機(jī)場(chǎng)算法和所提出的無(wú)監(jiān)督閾值算法及一些流行的閾值算法相比，具有明顯的優(yōu)越性。
　　 由于SAR圖像海量的信息帶來(lái)了巨大的計(jì)算挑戰(zhàn)，以及在SAR圖像變化檢測(cè)的應(yīng)用領(lǐng)域都需要快速的處理和及時(shí)的決斷，所以需要利用現(xiàn)有的硬件和軟件資源，發(fā)展并行SAR圖像變化檢測(cè)技術(shù)來(lái)滿(mǎn)足這些需求。所以最后本文提出了基于G