基于轮廓波DBN的极化SAR影像变化检测

发布时间：2023-05-06 17:59

　　极化合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)影像变化检测指的是,对两幅同地区不同时间获取的极化SAR影像进行变化区域的检测。由于极化SAR影像在军事,农业,城市规划等各个领域的广泛应用,使得极化SAR影像的研究具有重要的现实意义。传统的极化SAR影像变化检测方法通常以像素级检测为基础,易造成变化检测结果精度不高的问题。本文利用了像素邻域间的空间信息和尺度信息,结合深度学习自动提取特征的优势,实现最终的变化检测。本文的主要工作如下:1.提出一种基于散射特征和有监督深度置信网络(Supervised Deep Belief Network,SDBN)的极化SAR影像变化检测方法。该方法首先使用两幅极化SAR影像之间的Wishart距离进行聚类,得到初始变化检测结果,接着根据初始变化检测结果选取有标记的训练样本,最后通过有标记的训练样本训练SDBN网络,得到最终的变化检测结果。该方法利用极化SAR影像数据服从复Wishart分布的特性,提高初始变化检测精度,使得训练样本的选取更加合理和有效。同时,初始变化检测图的获取省去了人工标记的过程,而SDBN的优势是在D...

【文章页数】：117 页

【学位级别】：硕士

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摘要
ABSTRACT
符号对照表
缩略语对照表
第一章 绪论
    1.1 研究背景与意义
    1.2 国内外研究现状
        1.2.1 极化SAR影像变化检测的研究现状及问题
        1.2.2 深度学习的发展现状
    1.3 极化SAR影像理论基础
        1.3.1 电磁波与极化
        1.3.2 极化数据表示
        1.3.3 极化目标分解
    1.4 极化SAR影像变化检测流程
    1.5 本论文的主要研究内容和安排
第二章 基于散射特征和SDBN的极化SAR影像变化检测
    2.1 引言
    2.2 初始变化检测
        2.2.1 散射特征
        2.2.2 高斯混合聚类
    2.3 DBN网络
        2.3.1 受限玻尔兹曼机
        2.3.2 训练RBM
    2.4 SDBN网络
        2.4.1 有监督RBM
        2.4.2 有监督DBN模型
    2.5 基于散射特征和SDBN的极化SAR影像变化检测
    2.6 实验结果与分析
        2.6.1 实验数据
        2.6.2 实验评价标准
        2.6.3 参数与实验设置
        2.6.4 实验结果分析
    2.7 本章小结
第三章 基于NSCT_SDBN模型的极化SAR影像变化检测
    3.1 引言
    3.2 非下采样轮廓波变换
    3.3 NSCT_SDBN模型
        3.3.1 NSCT_SDBN网络
        3.3.2 NSCT层
    3.4 基于NSCT_SDBN模型的极化SAR影像变化检测
    3.5 实验结果与分析
        3.5.1 实验数据
        3.5.2 实验设置
        3.5.3 实验结果分析
    3.6 本章小结
第四章 基于选择性集成NSCT_SDBN网络的极化SAR影像变化检测
    4.1 引言
    4.2 集成学习方法
        4.2.1 集成学习相关理论
        4.2.2 自助采样法
        4.2.3 选择性机制
        4.2.4 Bagging训练方法
    4.3 基于选择性集成NSCT_SDBN网络的极化SAR影像变化检测
    4.4 实验结果与分析
        4.4.1 实验数据
        4.4.2 参数与实验设置
        4.4.3 实验结果分析
    4.5 本章小结
第五章 总结与展望
    5.1 总结
    5.2 展望
参考文献
致谢
作者简介



本文编号：3809363