基于进化多目标算法的三类SAR图像变化检测

发布时间：2017-07-01 17:13

  本文关键词：基于进化多目标算法的三类SAR图像变化检测，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：基于遥感图像的变化检测就是分析在同一地区、同一时间获得的配准图像,进而获得变化区域的过程。在最近的几十年间,它已经引起了大量的关注并应用于各个领域,例如:森林资源调查、土地利用、覆盖变化研究、环境灾害评估、城市规划及布局和国防军情监控等。本文提出了一种基于进化多目标算法的三类SAR图像变化检测的方法。该方法可以用于寻找多时SAR图像的变化区域,区别于只区分变化与未变化区域的传统二类变化检测方法,本文算法进一步将变化区域细分为正变化和负变化,将变化具体化。因此,当遇到自然灾害或是分析地表变化时,本文方法可以进一步提高分析效率,更加容易的观察地形的正负变化情况。本文的工作主要体现在以下两个部分:(1)第一部分描述了三类差异图的生成方法,这个差异图包含了正负变化信息。将传统的均值比和对数比方法进行处理,将普通的二类差异图拓展为三类,并在最后实验结果中分别作了讨论。(2)第二部分将进化多目标算法应用到处理三类差异图中,并提出三类变化检测的基本框架,最终生成变化检测图像,并对结果进行了讨论。在利用进化多目标算法处理差异图过程中,为了降低散斑噪声的影响,基于局部空间和灰度级信息的模糊聚类有效性指数被用在三类变化检测中。文章的最后,通过实验分析对比,说明了基于进化多目标算法的三类SAR图像变化检测方法的可靠性和实用性。
【关键词】：变化检测 合成孔径雷达 三类差异图 多目标优化 进化算法
【学位授予单位】：西安电子科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TN957.52
【目录】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-9
• 符号对照表9-10
• 缩略语对照表10-13
• 第一章 绪论13-23
• 1.1 SAR图像变化检测的发展动态14-17
• 1.2 在变化检测前需要注意的问题17-18
• 1.2.1 图像匹配17
• 1.2.2 门限值的选择17-18
• 1.2.3 辐射校正18
• 1.2.4 精度评估与比较18
• 1.2.5 随机因素的联合影响18
• 1.3 现阶段变化检测存在的问题18-20
• 1.3.1 存在的问题一：图像预处理，，提高输入图像的质量19
• 1.3.2 存在的问题二：构造优秀的差异图19
• 1.3.3 存在的问题三：准确判定变化区域19-20
• 1.3.4 存在的问题四：自动化变化检测算法20
• 1.4 本文的主要工作20
• 1.5 本文的结构安排20-23
• 第二章 SAR图像变化检测概述23-29
• 2.1 SAR图像变化检测流程23-25
• 2.1.1 图像数据的预处理24
• 2.1.2 变化信息的提取24-25
• 2.1.3 检测结果后处理25
• 2.2 现阶段存在的变化检测方法25-28
• 2.2.1 先比较后分类的图像变化检测方法25-28
• 2.2.2 先分类后比较的图像变化检测方法28
• 2.3 本章小结28-29
• 第三章 基于二类差异图的三类差异图的生成29-39
• 3.1 引言29-31
• 3.2 主流的差异图生成方法31-34
• 3.2.1 图像差值法31-32
• 3.2.2 图像比值法32-33
• 3.2.3 图像回归法33
• 3.2.4 主成份分析法33-34
• 3.2.5 变化向量分析法34
• 3.3 基于二类差异图的三类差异图的生成34-37
• 3.3.1 均值法和对数比值法34-35
• 3.3.2 改进的均值法和对数比值法35-37
• 3.4 本章小结37-39
• 第四章 基于进化多目标算法的三类SAR图像变化检测39-53
• 4.1 引言39-40
• 4.2 进化多目标优化算法40-43
• 4.2.1 多目标优化问题的数学表达41
• 4.2.2 NSGA方法与NSGA-II方法41-43
• 4.3 基于进化多目标算法的三类SAR图像变化检测43-52
• 4.3.1 进化多目标优化的引入43
• 4.3.2 目标函数的设定43-45
• 4.3.3 更新隶属度和聚类中心45
• 4.3.4 基于进化多目标算优化的变化检测的算法框架45-47
• 4.3.5 实验设置47-48
• 4.3.6 实验结论评价标准和参数设定48
• 4.3.7 实验结果与结论48-52
• 4.4 本章小结52-53
• 第五章 总结与展望53-55
• 参考文献55-59
• 致谢59-61
• 作者简介61-62

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前6条

1 李春芳;刘连忠;陆震;;一种由FCM算法推导出的隶属函数研究[J];计算机工程与应用;2008年32期

2 李珂;郑金华;;一种改进的基于差分进化的多目标进化算法[J];计算机工程与应用;2008年29期

3 董怡;金伟其;张淼;;数学形态学滤波在红外图像去噪中的应用研究[J];激光与红外;2007年08期

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5 徐丽华;江万寿;;顾及配准误差的遥感影像变化检测[J];武汉大学学报(信息科学版);2006年08期

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本文编号：506767