基于MRF和模糊聚类分析的SAR图像变化检测

发布时间：2024-05-17 03:45

　　SAR图像变化检测是通过对同一地区不同时相的遥感图像进行分析,识别这一地区的地物在此期间发生的变化。合成孔径雷达(SAR)技术逐步成熟,SAR图像的分辨率也不断提高。同光学遥感相比,SAR对大气及光照强度不敏感,能够对目标进行全天时、全天候监测而得到了越来越多的重视,并且SAR图像变化检测已经被广泛用于军事和民用领域。但是由于SAR相干成像机制使得图像中伴随着相干斑噪声,严重影响到检测结果的精确度,因而,如何抑制SAR图像中相干斑噪声的干扰一直是SAR图像变化检测中重点解决的问题。考虑像素间的空间相关性可以有效地抑制相干斑噪声带来的干扰,马尔科夫随机场(MRF)模型能够有效描述邻域像素的空间相关性,从而可以有效提高检测的精度。如何保留更多的细节信息以及准确定位变化区域也同样重要。MRF模型将图像看作是平稳的,应用MRF模型对SAR图像进行变化检测时会导致细节信息的缺失和算法的效率降低。经典的FCM聚类方法由于其简单易行的优点也用于图像分割。但是其基于两种假设,一是像素间是相互独立的,二是聚类中心是固定不变的常量。这样的假设导致FCM聚类方法对噪声极其敏感和对细节信息的保持较差。在分析M...

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图2.1SAR成像机理示意图

图2.1SAR成像机理示意图SAR成像的分辨率代表了SAR可以鉴别目标对象的能力。不同的处理目系统分辨率的需求也不尽相同。假如在某一应用场景中要识别的目标较小之间的间距较小，这就要求SAR能够对这种小的间距能够辨识，那么会要求

图3.1一阶邻域系统及对应基团

t据集S上邻域系统为的连通系，并且nC称作基团。，划分为单点基团、双点基团等等。在图像处理中使像素间的空间相关性对噪声进行抑制和尽量保持图像一阶邻域或者二阶邻域，下图3.1和3.2分别表示一它们中的基团。

图3.2二阶邻域系统及对应基团

域系统以及它们中的基团。图3.1一阶邻域系统及对应基团

图4.1差异图像由非线性扩散滤波生成的多尺度图像

Case1:(a)原始图像(b)第一次滤波后图像(c)第二次滤波后图像

本文编号：3975337