基于马尔可夫随机场理论的SAR图像标记算法研究
发布时间：2021-10-29 09:06
由于合成孔径雷达对于天气和光线的不敏感性,使得合成孔径雷达图像（SAR图像）越来越受到学者的关注和研究,其中SAR图像标记技术,例如SAR图像分割,变化监测,分类和识别等,已经成为SAR图像处理模块中不可或缺的一部分。近几年来,马尔可夫随机场算法在SAR图像标记算法中得到了广泛关注和应用,基本思想是利用马尔可夫随机场模型中的邻域信息来提高算法对于噪声的鲁棒性。研究表明,这类算法对于SAR图像中的相干斑噪声有明显的抑制作用,尤其对于分布均匀的图像,其抗噪性能更显著,并且该类算法为无监督算法,对于应急性图像标记需求有不可替代的作用,这是一些标记算法所不具备的。因此将马尔可夫随机场模型用于SAR图像标记算法,可以应对样本数量不足,相干斑噪声干扰等困扰传统SAR图像处理算法的问题。本文以SAR图像标记技术为研究背景,主要分析解决现有马尔可夫随机场算法中存在的普遍问题。在SAR图像分割方面,分析了马尔可夫随机场算法边缘保持性下降的原因,将混合高斯模型引入似然函数,建立了相关性证据马尔可夫随机场模型。此外,针对SAR图像变化检测,主要研究了如何利用马尔可夫随机场模型降噪的同时保留其细节信息。本文的...
【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】：117 页
【学位级别】：博士
【部分图文】：
国外装载SAR卫星
成孔径雷达，并且与环境一号 AB 星协同工作，监测环境状况。2016 年 8 月，随着高分三号卫星的成功发射，标志着我国低轨道 SAR 实现重大突破，雷达成像技术将全面服务国民生活与加强军备建设。几种常见的国内外星载SAR如图1.1图1.2所示。Lacrosse ERS-1 JERS-1图 1.1 国外装载 SAR 卫星海洋二号环境一号 C 环境一号 C 高分三号图 1.2 国内装载 SAR 卫星在 SAR 成像系统快速发展的同时，SAR 图像分析解释技术也在如火如荼的进行，然而其发展速度远远不及成像技术的发展。当获取到大量高质量 SAR 图像后，如何准确快速的分析图像，提取图像中的目标信息，成为现在研究的热点。其中图像标记算法，包括图像分割、变化检测、目标提取等，成为众多学者研究的焦点。狭义的图像标记指人工添加图像标签，获得图像的真实标记信息，广义的图像标记包含所有与图像标签有关的图像处理过程，包括利用计算机获得图像的标签信息。由于 SAR 成像原理为相干成像
（a9） （b9） （c9） （d9）图 4.3 两时相图像的变化检测结果a1-a9）意大利农场（b1-b9）印尼洪水（c1-c9）意大利洪水（d1-d9）坦克隐藏（a1-d1）第一相图像（a2-d2）第二时相图像（a3-d3）SMRF 检测结果（a4-d4）SSML 检测结果（a5-d5）法检测结果（a6-d6）MIMOSA 检测结果（a7-d7）MEDRF 检测结果（a8-d8）参考图像（a9-d9）标记样本MEDRF 用于变化检测时最耗时的部分是参数估计。在装有 MATLAB 2011b 的Windows 7 系统上进行测试，每个数据集需要的时间分别为 59.27s，61.90s，56.6和 55.73s。时间消耗主要取决于训练参数的标记和未标记样本的数量。实验中，对个数据集，选择相同数量的标记样本和未标记样本（参见第 4.3.1 节），因此每个数据集的时间消耗大致相等。差异主要来自梯度下降步骤和 ME 步骤中的迭代差异。对于大尺寸的图像，需要更多样本来训练参数，其所造成的时间消耗可能是无法承受的处理大图像的一种可行方法是将其分成小块，并行处理所有块。表 4.3-表 4.6 显示了 MEDRF 在不同数据集上的混淆矩阵。MEDRF 在准确检测
【参考文献】：
期刊论文
[1]一种自适应的模糊C均值聚类图像分割方法[J]. 孙鑫. 山西电子技术. 2014(06)
[2]非监督SAR图像变化检测研究最新进展[J]. 吴涛,陈曦,牛蕾,陶利. 遥感信息. 2013(01)
[3]基于Laplacian正则化最小二乘的半监督SAR目标识别[J]. 张向荣,阳春,焦李成. 软件学报. 2010(04)
[4]SAR系统不确定性可视化表达及其应用[J]. 葛咏,王劲峰,梁怡,王贞松. 地球信息科学. 2003(03)
博士论文
[1]基于聚类分析的图像分割算法研究[D]. 许晓丽.哈尔滨工程大学 2012
[2]SAR图像处理及地面目标识别技术研究[D]. 尹奎英.西安电子科技大学 2011
硕士论文
[1]多时相遥感影像的变化检测[D]. 杨晓丽.西安电子科技大学 2011
本文编号：3464385
【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】：117 页
【学位级别】：博士
【部分图文】：
国外装载SAR卫星
成孔径雷达，并且与环境一号 AB 星协同工作，监测环境状况。2016 年 8 月，随着高分三号卫星的成功发射，标志着我国低轨道 SAR 实现重大突破，雷达成像技术将全面服务国民生活与加强军备建设。几种常见的国内外星载SAR如图1.1图1.2所示。Lacrosse ERS-1 JERS-1图 1.1 国外装载 SAR 卫星海洋二号环境一号 C 环境一号 C 高分三号图 1.2 国内装载 SAR 卫星在 SAR 成像系统快速发展的同时，SAR 图像分析解释技术也在如火如荼的进行，然而其发展速度远远不及成像技术的发展。当获取到大量高质量 SAR 图像后，如何准确快速的分析图像，提取图像中的目标信息，成为现在研究的热点。其中图像标记算法，包括图像分割、变化检测、目标提取等，成为众多学者研究的焦点。狭义的图像标记指人工添加图像标签，获得图像的真实标记信息，广义的图像标记包含所有与图像标签有关的图像处理过程，包括利用计算机获得图像的标签信息。由于 SAR 成像原理为相干成像
（a9） （b9） （c9） （d9）图 4.3 两时相图像的变化检测结果a1-a9）意大利农场（b1-b9）印尼洪水（c1-c9）意大利洪水（d1-d9）坦克隐藏（a1-d1）第一相图像（a2-d2）第二时相图像（a3-d3）SMRF 检测结果（a4-d4）SSML 检测结果（a5-d5）法检测结果（a6-d6）MIMOSA 检测结果（a7-d7）MEDRF 检测结果（a8-d8）参考图像（a9-d9）标记样本MEDRF 用于变化检测时最耗时的部分是参数估计。在装有 MATLAB 2011b 的Windows 7 系统上进行测试，每个数据集需要的时间分别为 59.27s，61.90s，56.6和 55.73s。时间消耗主要取决于训练参数的标记和未标记样本的数量。实验中，对个数据集，选择相同数量的标记样本和未标记样本（参见第 4.3.1 节），因此每个数据集的时间消耗大致相等。差异主要来自梯度下降步骤和 ME 步骤中的迭代差异。对于大尺寸的图像，需要更多样本来训练参数，其所造成的时间消耗可能是无法承受的处理大图像的一种可行方法是将其分成小块，并行处理所有块。表 4.3-表 4.6 显示了 MEDRF 在不同数据集上的混淆矩阵。MEDRF 在准确检测
【参考文献】：
期刊论文
[1]一种自适应的模糊C均值聚类图像分割方法[J]. 孙鑫. 山西电子技术. 2014(06)
[2]非监督SAR图像变化检测研究最新进展[J]. 吴涛,陈曦,牛蕾,陶利. 遥感信息. 2013(01)
[3]基于Laplacian正则化最小二乘的半监督SAR目标识别[J]. 张向荣,阳春,焦李成. 软件学报. 2010(04)
[4]SAR系统不确定性可视化表达及其应用[J]. 葛咏,王劲峰,梁怡,王贞松. 地球信息科学. 2003(03)
博士论文
[1]基于聚类分析的图像分割算法研究[D]. 许晓丽.哈尔滨工程大学 2012
[2]SAR图像处理及地面目标识别技术研究[D]. 尹奎英.西安电子科技大学 2011
硕士论文
[1]多时相遥感影像的变化检测[D]. 杨晓丽.西安电子科技大学 2011
本文编号：3464385
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