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热含量不变量的SAR图像点特征变化检测

发布时间:2018-12-24 21:16
【摘要】:针对区域变化检测受分类器精度影响大、无法探测出内部细微变化这一问题,本文提出了基于热含量不变量的合成孔径雷达(Synthetic aperture radar,SAR)图像点特征变化检测.该方法利用热核特征,具有计算简便、矩阵扰动性小的特点,且有效地降低了噪声的干扰.由热核不变量的统计特性,采用期望极大化(Expectation maximization,EM)算法解决了SAR图像的自动变化检测.同时通过对权的讨论,给出了适用于SAR图像的权函数定义.对单波段单极化SAR与多极化SAR图像,本文算法相比于基于像素和似然比的方法,能够更快速更精确地检测到变化区域.
[Abstract]:Aiming at the problem that the accuracy of regional change detection is greatly affected by the classifier, it is impossible to detect the internal subtle changes. In this paper, the point feature change detection of synthetic Aperture Radar (Synthetic aperture radar,SAR) images based on heat content invariants is proposed. The method has the advantages of simple calculation and low matrix disturbance, and can effectively reduce the noise disturbance. Based on the statistical properties of the thermal kernel invariants, the expected maximization (Expectation maximization,EM) algorithm is used to solve the automatic change detection of SAR images. At the same time, through the discussion of weight, the definition of weight function suitable for SAR image is given. Compared with the method based on pixel and likelihood ratio, the proposed algorithm can detect the change region more quickly and accurately than the pixel and likelihood ratio method for single-band single-polarization SAR and multi-polarization SAR images.
【作者单位】: 西北工业大学理学院;中国航空工业集团公司雷华电子技术研究所;
【基金】:国家自然科学基金(60972150) 青年科学基金(61201323,61301196) 十二五预研项目(402040202)资助~~
【分类号】:TN957.52

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号:2390855


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