基于超像素和显著性检测的SAR图像变化检测研究
发布时间：2020-12-23 11:53
遥感图像变化检测技术主要是根据同一场景下不同时间段内的两幅或多幅图像的差异来分析地表变化情况,该技术在遥感图像领域是一个研究热点,而遥感图像中合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)图像具有全天候、全天时的特点,因此对于SAR图像变化检测的研究有十分重要的意义和广泛的应用前景。传统的SAR图像变化检测是以像素为研究对象进行检测,这忽略了图像的空间信息,为此提出一种利用图像空间信息的方法,即基于超像素分割的SAR图像变化检测方法。受到光学图像显著性检测方法的启发,本文提出了一种适用于SAR图像变化检测的显著性检测方法,该方法可以准确地检测到变化范围,降低相干斑噪声的影响;地表变化区域大小不一,呈现出多尺度的分布,因此将图像尺度也引入到图像变化检测中。针对如何有效提高SAR图像变化检测的精度问题,本文提出了适用于两种SAR图像变化检测的方法:(1)提出了基于超像素显著性分析的SAR图像变化检测方法。一般的SAR图像变化检测是用像素为单位特征进行研究,忽略了图像的空间信息,这对检测结果的准确率有较大影响。因此本文用超像素特征取代像素特征,保留了很好的边缘信息和...
【文章来源】：西安电子科技大学陕西省 211工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：71 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
符号对照表
缩略语对照表
第一章 绪论
1.1 论文的研究背景和意义
1.2 SAR图像变化检测方法的研究现状
1.3 论文主要结构及其工作
第二章 SAR图像及其变化检测简介
2.1 引言
2.2 SAR图像成像原理
2.2.1 SAR图像成像原理
2.2.2 SAR图像特点
2.3 图像变化检测概述
2.3.1 图像变化检测
2.3.2 图像变化检测评价指标
2.3.3 图像变化检测方法
第三章 基于超像素显著性分析的SAR图像变化检测方法
3.1 引言
3.2 基于超像素显著性分析的SAR图像变化检测方法
3.2.1 基于图流形排序的显著性检测方法
3.2.2 基于超像素显著性分析的SAR图像变化检测方法
3.2.3 实现步骤和流程图
3.3 实验结果与分析
3.3.1 仿真实验平台
3.3.2 仿真实验数据
3.3.3 对比方法
3.3.4 参数设置与评价指标
3.3.5 实验结果与分析
3.3.6 参数分析
3.4 本章小结
第四章 基于多尺度互显著性的SAR图像变化检测方法
4.1 引言
4.2 基于多尺度互显著性的SAR图像变化检测方法
4.2.1 互显著性检测方法
4.2.2 基于多尺度互显著性的SAR图像变化检测方法
4.2.3 实现步骤和流程图
4.3 实验结果与分析
4.3.1 仿真实验平台
4.3.2 仿真实验数据
4.3.3 对比方法
4.3.4 参数设置与评价指标
4.3.5 实验结果分析
4.3.6 参数分析
4.4 本章小结
第五章 总结及其展望
5.1 论文工作总结
5.2 下一步的研究方向
参考文献
致谢
作者简介
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于模糊局部信息C均值的SAR图像变化检测[J]. 刘瑞,贾振红,覃锡忠,杨杰,Nikola Kasabov. 激光杂志. 2015(11)
[2]合成孔径雷达影像变化检测研究进展[J]. 公茂果,苏临之,李豪,刘嘉. 计算机研究与发展. 2016(01)
[3]一种面向地理对象的遥感影像变化检测方法[J]. 佃袁勇,方圣辉,姚崇怀. 武汉大学学报(信息科学版). 2014(08)
[4]多尺度分割优化的SAR变化检测[J]. 尤红建. 武汉大学学报(信息科学版). 2011(05)
[5]基于小波变换的多时相SAR图像变化检测技术[J]. 黄世奇,刘代志,胡明星,王仕成. 测绘学报. 2010(02)
[6]纹理特征在SAR图像变化检测中的应用[J]. 陈志鹏,邓鹏,种劲松,王宏琦. 遥感技术与应用. 2002(03)
博士论文
[1]多时相遥感图像变化检测技术研究[D]. 陈寅.华中科技大学 2014
[2]基于MRF的SAR图像分类与变化检测应用研究[D]. 张斌.武汉大学 2013
[3]SAR图像配准及变化检测技术研究[D]. 熊博莅.国防科学技术大学 2012
硕士论文
[1]SAR图像显著性检测与分类算法研究[D]. 王鑫.天津理工大学 2016
[2]SAR图像的变化检测方法研究[D]. 吴慎通.东北大学 2014
[3]基于图像融合和改进水平集模型的遥感图像变化检测[D]. 翟路.西安电子科技大学 2013
[4]基于图像融合和模糊聚类的SAR图像变化检测[D]. 周智强.西安电子科技大学 2012
[5]基于最小错误率贝叶斯决策和平滑滤波的图像去噪算法研究[D]. 杨会云.河北师范大学 2010
本文编号：2933671
【文章来源】：西安电子科技大学陕西省 211工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：71 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
符号对照表
缩略语对照表
第一章 绪论
1.1 论文的研究背景和意义
1.2 SAR图像变化检测方法的研究现状
1.3 论文主要结构及其工作
第二章 SAR图像及其变化检测简介
2.1 引言
2.2 SAR图像成像原理
2.2.1 SAR图像成像原理
2.2.2 SAR图像特点
2.3 图像变化检测概述
2.3.1 图像变化检测
2.3.2 图像变化检测评价指标
2.3.3 图像变化检测方法
第三章 基于超像素显著性分析的SAR图像变化检测方法
3.1 引言
3.2 基于超像素显著性分析的SAR图像变化检测方法
3.2.1 基于图流形排序的显著性检测方法
3.2.2 基于超像素显著性分析的SAR图像变化检测方法
3.2.3 实现步骤和流程图
3.3 实验结果与分析
3.3.1 仿真实验平台
3.3.2 仿真实验数据
3.3.3 对比方法
3.3.4 参数设置与评价指标
3.3.5 实验结果与分析
3.3.6 参数分析
3.4 本章小结
第四章 基于多尺度互显著性的SAR图像变化检测方法
4.1 引言
4.2 基于多尺度互显著性的SAR图像变化检测方法
4.2.1 互显著性检测方法
4.2.2 基于多尺度互显著性的SAR图像变化检测方法
4.2.3 实现步骤和流程图
4.3 实验结果与分析
4.3.1 仿真实验平台
4.3.2 仿真实验数据
4.3.3 对比方法
4.3.4 参数设置与评价指标
4.3.5 实验结果分析
4.3.6 参数分析
4.4 本章小结
第五章 总结及其展望
5.1 论文工作总结
5.2 下一步的研究方向
参考文献
致谢
作者简介
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于模糊局部信息C均值的SAR图像变化检测[J]. 刘瑞,贾振红,覃锡忠,杨杰,Nikola Kasabov. 激光杂志. 2015(11)
[2]合成孔径雷达影像变化检测研究进展[J]. 公茂果,苏临之,李豪,刘嘉. 计算机研究与发展. 2016(01)
[3]一种面向地理对象的遥感影像变化检测方法[J]. 佃袁勇,方圣辉,姚崇怀. 武汉大学学报(信息科学版). 2014(08)
[4]多尺度分割优化的SAR变化检测[J]. 尤红建. 武汉大学学报(信息科学版). 2011(05)
[5]基于小波变换的多时相SAR图像变化检测技术[J]. 黄世奇,刘代志,胡明星,王仕成. 测绘学报. 2010(02)
[6]纹理特征在SAR图像变化检测中的应用[J]. 陈志鹏,邓鹏,种劲松,王宏琦. 遥感技术与应用. 2002(03)
博士论文
[1]多时相遥感图像变化检测技术研究[D]. 陈寅.华中科技大学 2014
[2]基于MRF的SAR图像分类与变化检测应用研究[D]. 张斌.武汉大学 2013
[3]SAR图像配准及变化检测技术研究[D]. 熊博莅.国防科学技术大学 2012
硕士论文
[1]SAR图像显著性检测与分类算法研究[D]. 王鑫.天津理工大学 2016
[2]SAR图像的变化检测方法研究[D]. 吴慎通.东北大学 2014
[3]基于图像融合和改进水平集模型的遥感图像变化检测[D]. 翟路.西安电子科技大学 2013
[4]基于图像融合和模糊聚类的SAR图像变化检测[D]. 周智强.西安电子科技大学 2012
[5]基于最小错误率贝叶斯决策和平滑滤波的图像去噪算法研究[D]. 杨会云.河北师范大学 2010
本文编号：2933671
本文链接：https://www.wllwen.com/kejilunwen/wltx/2933671.html
