基于譜聚類(lèi)的SAR圖像變化檢測(cè).pdf

1、變化檢測(cè)是遙感技術(shù)的重要研究方向之一，它的目標(biāo)是通過(guò)分析在同一地區(qū)不同時(shí)段獲得的兩幅遙感圖像來(lái)辨識(shí)其變化信息。它在土地利用、火災(zāi)面積調(diào)查、開(kāi)展資源調(diào)查、環(huán)境檢測(cè)、軍事偵察、民用領(lǐng)域等方面，有廣泛的應(yīng)用領(lǐng)域。迄今為止，許多學(xué)者已經(jīng)提出很多種變化檢測(cè)算法，這些變化檢測(cè)方法大體可以分為兩類(lèi)：監(jiān)督法和無(wú)監(jiān)督法。所有監(jiān)督法，是基于監(jiān)督分類(lèi)法，這需要一個(gè)多時(shí)相的地面真實(shí)數(shù)據(jù)來(lái)獲取變化區(qū)域的訓(xùn)練樣區(qū)，從而進(jìn)行變化檢測(cè)；無(wú)監(jiān)督法是不需要任何額外的信息，

2、直接對(duì)兩個(gè)不同時(shí)相的數(shù)據(jù)檢測(cè)。盡管監(jiān)督法在準(zhǔn)確確定變化區(qū)域相比無(wú)監(jiān)督法有明顯的優(yōu)勢(shì)，但是由于得到地面的真實(shí)信息比較困難，因此無(wú)監(jiān)督變化檢測(cè)方法是常用的變化檢測(cè)方法。無(wú)監(jiān)督的遙感圖像變化檢測(cè)過(guò)程通?？梢苑譃轭A(yù)處理、圖像比較(得到差異圖像)和差異圖像分析三個(gè)步驟。本文在對(duì)傳統(tǒng)的變化檢測(cè)方法進(jìn)行充分研究的基礎(chǔ)上，對(duì)傳統(tǒng)的變化檢測(cè)算法進(jìn)行改進(jìn)并提出了三種新的變化檢測(cè)算法，本文主要工作如下：
　　 (1)提出一種基于非局部差異圖和譜聚類(lèi)的

3、變化檢測(cè)方法。非局部差異圖構(gòu)造方法是通過(guò)結(jié)合傳統(tǒng)差異圖構(gòu)造方法和非局部思想構(gòu)造而成，該差異圖利用了遙感圖像的空間鄰域信息和灰度相似信息，該算法能很好的抑制噪聲；再利用譜聚類(lèi)算法把差異圖聚類(lèi)為兩類(lèi)，相比傳統(tǒng)聚類(lèi)算法，例如k－均值聚類(lèi)算法，譜聚類(lèi)算法可以聚類(lèi)非凸形狀的數(shù)據(jù)，并獲得全局最優(yōu)解，因此利用譜聚類(lèi)對(duì)差異圖聚類(lèi)能得到更好的變化檢測(cè)結(jié)果。
　　 (2)提出了一種基于雙邊差異圖和直方圖譜聚類(lèi)的變化檢測(cè)算法。該差異圖是通過(guò)結(jié)合像素的

4、空間信息構(gòu)造而成，通過(guò)該算法可以很好的抑制遙感圖像的未變化區(qū)域，突出變化區(qū)域。相比傳統(tǒng)譜聚類(lèi)算法，直方圖譜聚類(lèi)可以解決傳統(tǒng)譜聚類(lèi)在聚類(lèi)大規(guī)模圖像數(shù)據(jù)時(shí)，內(nèi)存和時(shí)間使用上的瓶頸問(wèn)題。
　　 (3)提出了一種基于低秩矩陣分解和k－均值聚類(lèi)的變化檢測(cè)方法。利用低秩矩陣分解算法來(lái)構(gòu)造差異圖，在差異圖上利用k－均值聚類(lèi)算法進(jìn)行聚類(lèi)。相比傳統(tǒng)的變化檢測(cè)算法，利用低秩矩陣分解方法構(gòu)造的差異圖，更能提取圖像之間變化信息，仿真結(jié)果證明該算法的有效