SAR圖像變換檢測

《SAR圖像變換檢測》由會(huì)員上傳分享，免費(fèi)在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在行業(yè)資料-天天文庫。

1、實(shí)用標(biāo)準(zhǔn)文案題目：圖像的變化檢測學(xué)院：電子工程學(xué)院專業(yè)：智能科學(xué)與技術(shù)精彩文檔實(shí)用標(biāo)準(zhǔn)文案學(xué)生姓名：****學(xué)號(hào)：02115***精彩文檔實(shí)用標(biāo)準(zhǔn)文案圖像變化檢測一、研究背景及方法1.1研究背景變化檢測的實(shí)質(zhì)是地表特征隨時(shí)間變化發(fā)生的變化而引起的兩個(gè)時(shí)期影像像元光譜響應(yīng)的變化，所以利用不同時(shí)期的影像進(jìn)行變化檢測就能獲得地物的變化信息。SAR圖像的變化檢測專指利用多時(shí)相獲取的同一地表區(qū)域的SAR圖像來確定和分析地表變化，能提供地物的空間展布及其變化的定性與定量信息。目前遙感圖像變化檢測已廣泛應(yīng)用于國民經(jīng)濟(jì)和國防建設(shè)的諸多領(lǐng)域。民用方面，變化檢測主要用于資源和環(huán)境監(jiān)測中的土地利用和

2、土地覆蓋變化、森林和植被變化、濕地變化、城區(qū)變化、地形改變等變化信息獲取；測繪中的地理空間數(shù)據(jù)更新；農(nóng)業(yè)中的作物生長監(jiān)測以及自然災(zāi)害中地震、洪水、泥石流和森林大火等災(zāi)情監(jiān)測與評(píng)估。在軍事上，變化檢測主要用于戰(zhàn)場信息動(dòng)態(tài)感知、軍事目標(biāo)和兵力部署監(jiān)測等。這些應(yīng)用的需求促使了遙感圖像變化檢測技術(shù)的快速發(fā)展。1.2現(xiàn)有的變化檢測方法變化檢測技術(shù)從處理遙感數(shù)據(jù)的光譜波段數(shù)的多少可以分為多波段多時(shí)相遙感圖像變化檢測和單波段多時(shí)相遙感圖像變化檢測。因?yàn)殡S著數(shù)據(jù)量的增大，多波段多時(shí)相圖像數(shù)據(jù)冗余過量，其變化檢測技術(shù)與比單波段遙感圖像檢測技術(shù)相比更為復(fù)雜，因此目前大多數(shù)變化檢測技術(shù)集中在單波段多

3、時(shí)相遙感圖像變化檢測方面。對單波段多時(shí)相遙感圖像已經(jīng)提出的多種不同變化檢測方法。按照是否需要分類可分為直接變化檢測和分類后變化檢測；根據(jù)是否需要先驗(yàn)知識(shí)可分為監(jiān)督變化檢測和非監(jiān)督變化檢測；根據(jù)變化檢測所選取的分析對象可分為面向像素、特征、對象的變化檢測。二、算法流程簡介2.1算法流程圖精彩文檔實(shí)用標(biāo)準(zhǔn)文案預(yù)處理（配準(zhǔn)和輻射校正）時(shí)相1圖像I1時(shí)相2圖像I2圖像比較（對數(shù)比值法）RI多尺度二維平穩(wěn)小波變換尺度積去噪尺度積去噪尺度積去噪小波逆變換小波逆變換小波逆變換PCA變換后第一主成分圖作為新差異圖閾值分割新差異圖（FCM）layer1layer2layer3layer4精彩文檔

4、實(shí)用標(biāo)準(zhǔn)文案2.1算法介紹本文采用基于多尺度積和PCA的SAR圖像變化檢測方法的流程圖如上所示。首先對輸入的已校正的兩時(shí)相SAR圖像I1、I2進(jìn)行對數(shù)比運(yùn)算，得到一幅對數(shù)比值圖RI，對RI進(jìn)行二維平穩(wěn)小波4層分解，對每一分解層都采用SSNF的方法進(jìn)行多尺度積去噪；其次將每一分解層多尺度積去噪后的小波系數(shù)進(jìn)行逆二維平穩(wěn)小波變換，得到對數(shù)比值圖RI不同尺度圖像layer1~layer4；然后對圖像layer1~layer4采用PCA變換方法，并將PCA變換后的第一主成份圖作為新的差異圖；最后用模糊c均值聚類的方法對差異圖NRI進(jìn)行分割，從而得到變化檢測結(jié)果。2.2.1圖像預(yù)處理預(yù)處

5、理包括圖像配準(zhǔn)和輻射校正，主要目的是盡可能的減少圖像錯(cuò)位以及輻射度變化帶來的影響。圖像配準(zhǔn)將不同時(shí)相獲得的圖像進(jìn)行幾何對應(yīng)，用于消除非地物變化的幾何畸變。輻射校正用于消除輻射失真，包括絕對輻射校正和相對輻射校正，其中絕對輻射校正需要通過己知的各種傳感器和環(huán)境參數(shù)得到圖像中地物的光譜反射值，相對輻射校正將某個(gè)時(shí)相遙感圖像作為參照圖，使相同地物在不同時(shí)相圖像中具有一致的光譜反射值，該方法是一種克服輻射失真對變化檢測影響的有效手段。2.2.2對數(shù)比值法普遍認(rèn)為圖像比值法比圖像差值法對SAR圖像中的乘性斑噪具有更好的抵抗能力。對于SAR圖像，一般采用對數(shù)比值法，可以先將SAR圖像中乘性

6、斑噪轉(zhuǎn)化成加性噪聲，便于對SAR圖像進(jìn)行有效地去噪。精彩文檔實(shí)用標(biāo)準(zhǔn)文案RI=logI1I2=logI1-logI22.2.3多尺度積通過對數(shù)變換，將乘性噪聲轉(zhuǎn)化為加性噪聲，易于多尺度積去噪。根據(jù)小波分解的不同尺度間相關(guān)性，采用空間選擇性的噪聲濾波(SpatiallySelectiveNoiseFilter，SSNF)方法，該方法根據(jù)在相鄰尺度下同一位置小波系數(shù)的相關(guān)性，在大的尺度下小波變換系數(shù)全部被保留，在較小尺度下只能保留高相關(guān)的系數(shù)，舍棄低相關(guān)系數(shù)，從而實(shí)現(xiàn)在有噪聲信號(hào)中保留重要邊緣和去噪的目的。SSNF算法是一個(gè)迭代方法，令W(i，j)為圖像小波變換系數(shù)，具體步驟如下：

7、(1)定義尺度間小波系數(shù)的相關(guān)性系數(shù)為相鄰尺度的系數(shù)直接相乘。corrmdi,j=mm+1wmdi,jm=1,2,…L其中m為當(dāng)前層，d為水平、垂直、對角方向，L為小波分解層數(shù)(2)計(jì)算相關(guān)性系數(shù)和小波系數(shù)的能量，即pwmdi,j=i,jwmd2(i,j)pcorrmdi,j=i,jcorrmd2(i,j)(3)歸一化相關(guān)性系數(shù)Ncorrmdi,j=corrmdi,j*(pwmd/pcorrmd)(4)比較Ncorrmdi,j和wmdi,jwmdi,j=wmdi,j，ifNcorrmdi,j