遥感图像变化检测方法研究

发布时间：2017-05-03 22:05

  本文关键词：遥感图像变化检测方法研究，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：随着遥感技术的迅速发展,遥感图像处理已经广泛应用于军事、政治以及生活中。遥感变化检测技术,能够通过不同时刻、同一地区的遥感图像,分析出该地区的变化。该技术能够应用于城市规划、土地监测、灾害评估等重要领域。特别地,合成雷达孔径(SAR)图像由于成像时不受天气、光照等因素的影响,具有更加广阔的应用前景。本文针对遥感图像变化检测,在总结遥感变化检测的基础上,提出两种变化检测算法：针对光学遥感图像,我们提出了基于L。平滑和超像素分割的遥感变化检测算法。该算法首先利用L。平滑技术,增强差异图像的主要边界,同时抑制一定的噪声。其次,该算法利用超像素技术,将差异图像分割为多个具有相似特性的超像素块,同时保留局部图像的边界。通过计算超像素块的变化程度,将超像素块分为变化与非变化的两类,以完成变化检测。针对SAR图像,我们提出了基于块相似度和L0软分割的变化检测算法。我们提出了一种基于块相似度的差异图像产生方法,以弥补合成孔径雷达图像变化检测问题难以获取合适的差异图像的问题。同时,我们通过L0软分割算法来分析该差异图像,将差异图像分割为变化区域和非变化区域。相比传统的Chan-Vese分割模型,该算法具有较高的求解效率。综上所述,本文针对光学遥感图像和合成孔径雷达遥感图像,分别提出了两种变化检测算法。实验结果表明,本文提出的算法对解决变化检测问题有一定的效果。
【关键词】：变化检测 L_0平滑 超像素技术 块相似 图像分割
【学位授予单位】：华东师范大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP751
【目录】：

• 摘要6-7
• ABSTRACT7-11
• 第一章 引言11-16
• 1.1 研究背景及意义11
• 1.2 研究现状11-13
• 1.3 本文的主要工作及研究内容13-14
• 1.4 本文的组织结构14-16
• 第二章 背景知识介绍16-31
• 2.1 变分法基础16-18
• 2.1.1 变分法基本概念16-17
• 2.1.2 变分法和欧拉拉格朗日方程17-18
• 2.2 Chan-Vese模型18-21
• 2.3 遥感图像预处理21-24
• 2.4 遥感图像变化检测的方法简述24-28
• 2.4.1 直接比较法24-25
• 2.4.2 基于变换的遥感图像变化检测25-27
• 2.4.3 基于图像建模的遥感图像变化检测27
• 2.4.4 基于图像分割的遥感图像变化检测27-28
• 2.5 遥感图像变化检测结果评价28-30
• 2.6 本章小结30-31
• 第三章 基于超像素分割的变化检测算法31-43
• 3.1 基本思想31-34
• 3.1.1 L_0平滑31-33
• 3.1.2 超像素技术33-34
• 3.2 算法框架34-38
• 3.3 实验结果与分析38-42
• 3.4 本章小结42-43
• 第四章 基于块相似度和L_0软分割的变化检测算法43-57
• 4.1 基本思想43
• 4.2 基于块相似度的差异图像产生方法43-45
• 4.3 基于L_0软分割的差异图像分析方法45-48
• 4.4 实验结果及分析48-56
• 4.5 本章小结56-57
• 第五章 总结与展望57-59
• 5.1 本文总结57-58
• 5.2 未来展望58-59
• 参考文献59-65
• 致谢65-66
• 在学期间科研成果66

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