SAR圖像的變化檢測方法研究.pdf

1、變化檢測是從同一地區(qū)、不同時相的圖像中分析和確定地物變化的特征、過程的技術(shù)，是遙感圖像研究領(lǐng)域的重要分支。SAR(synthetic aperture radar)技術(shù)同可見光成像相比，不受天氣和光照條件影響，具有多極化、全天候、全天時和一定穿透性的特點，十分適合變化檢測研究。但由于SAR圖像中包含相干斑噪聲，又使SAR圖像區(qū)別于其他遙感圖像，形成了一套獨特的變化檢測方法。本文以提高SAR圖像變化檢測方法的性能為目標，圍繞SAR圖像的變

2、化檢測技術(shù)開展研究，主要工作可以概括為以下幾個部分:
　　(1)介紹SAR相關(guān)原理及變化檢測理論，概括SAR圖像變化檢測的一般流程及基本方法，分析相干斑噪聲產(chǎn)生的機理、模型和統(tǒng)計特性，針對SAR圖像變化檢測的結(jié)果給出精度評估的標準和依據(jù)。
　　(2)詳細介紹Lee、Kuan、Frost和Gamma Map濾波算法原理，分析不同濾波算法的優(yōu)點、缺點以及適用條件，并通過實驗比較，選取Frsot濾波作為本文變化檢測研究的濾波算法。

3、
　　(3)比較和分析差值法、比值法和對數(shù)比值法構(gòu)造差異圖像的特性，并在此基礎(chǔ)上，本文提出用增強的對數(shù)比值法來構(gòu)造差異圖像，以提高圖像中發(fā)生變化和未發(fā)生變化區(qū)域的可分性。
　　(4)基于圖像分割的自動閾值選取算法，對增強的對數(shù)比值法構(gòu)造的差異圖像應(yīng)用循環(huán)迭代法、最大類間方差法和最佳直方圖熵法;基于貝葉斯決策的自動閾值選取算法，對增強的對數(shù)比值法構(gòu)造的差異圖像應(yīng)用KI最佳閾值選取算法和EM迭代閡值選取算法。分析了傳統(tǒng)算法的優(yōu)缺

4、點及限定條件，針對以上算法的不足之處，首次將基于最小Tsallis交叉熵的圖像分割算法應(yīng)用到SAR圖像的變化檢測，平均正確檢測率達96.1916％，平均Kappa系數(shù)達0.58，提高了變化檢測性能。
　　(5)提出改進的基于最小Tsallis交叉熵閾值選取算法，充分利用圖像中每個像元與周圍像元的空間關(guān)系，對基于最小Tsallis交叉熵選取的單一閾值進行補償，用獲得的動態(tài)閾值分割圖像，經(jīng)實驗驗證該改進算法更加準確和有效，平均正確檢測