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文檔簡介
1、變化檢測是根據(jù)同一地區(qū)、不同時間獲取的多幅遙感圖像來確定地物變化特征和過程的技術。光學遙感的變化檢測技術已得到很好的研究及應用。但是,光學遙感受光照和大氣條件影響嚴重,而相比之下,合成孔徑雷達(Synthetic ApertureRadar,SAR)具有全天時,全天候工作的能力,其所獲得的圖像-SAR圖像被廣泛地用于國防安全與國民經濟的眾多領域。但是由于自身相干成像系統(tǒng)的缺陷,SAR圖像中總不可避免地出現(xiàn)相干斑。
一般地,
2、無監(jiān)督的SAR圖像變化檢測技術由三步構成:預處理,差異圖構造和閾值選擇。對已配準、已校正的兩時相SAR圖像,預處理主要是降低斑點噪聲對后續(xù)處理的影響。預處理一般由濾波器完成,但這會導致細節(jié)信息的丟失,進而影響定量性能和視覺效果。因而,開展研究無降斑預處理的SAR圖像變化檢測方法研究是有意義的。本論文在避免使用濾波器對差異圖進行降斑預處理的同時,為提高變化檢測定量性能,展開對兩時相SAR圖像變化檢測方法的研究。主要工作概括如下:
3、 1.為免去降斑預處理及克服選擇分布模型的限制,本章結合差異圖的特點和一種不涉及分布模型的交互式分割方法,產生不同“種子點”下的變化檢測結果后,再利用投票策略進行決策級融合給出最終的變化檢測結果。分割中,將每個像素的特征設置為由差異圖及靜態(tài)小波變換分解差異圖再丟棄高頻系數(shù)后重構得到的各層表示內,對應位置上的灰度值構成的矢量。此特征及決策級融合的策略使本文變化檢測技術對SAR圖像中的斑點噪聲具有一定的魯棒性。在無需對SAR圖像做預處理
4、的情況下,對真實SAR圖像數(shù)據(jù)集的變化檢測結果證實了本章方法的有效性。
2.閾值技術,由于其簡單易實現(xiàn)性,已被廣泛地應用于變化檢測。但是,閾值技術需要降斑預處理,否則效果不理想。為此,采用了一種值域受限的閾值策略代替?zhèn)鹘y(tǒng)的閾值方式。同時,為了克服閾值技術涉及分布模型的缺陷,用基于馬爾可夫隨機場(Markov random field,MRF)模型融合策略的融合各個閾值結果。由于閾值方式的改變及借助MRF模型利用鄰域信息,在
5、無降斑預處理的情況下,該方法的變化檢測定量性能有所提高。對真實SAR圖像數(shù)據(jù)集的變化檢測結果證實了本章方法的有效性。
3.眾所周知,鄰域信息的利用有助于抑制噪聲的影響,其中經典的策略是借助高斯MRF模型引入鄰域信息。但是其具有過光滑的特性,會使變化區(qū)域的邊緣有所失真。為了彌補該缺陷,提出了一種基于抽取和處理感興趣區(qū)域的策略替代MRF模型引入鄰域信息。通過結合該策略和搜索連通區(qū)域并把每個連通看作一個處理單元的操作,該方法無需
6、進行降斑預處理,且所得的變化檢測結果在區(qū)域層面上生成。對真實SAR圖像數(shù)據(jù)集的變化檢測結果證實了本章方法的有效性。
4.為克服閾值技術涉及分布模型的缺陷,嘗試用了一種基于抽取過渡區(qū)域的閾值技術。該閾值技術不涉及分布模型的假設,但與其他閾值技術一樣,對SAR圖像中的噪聲敏感。為此,改進了抽取過渡區(qū)域的方法的同時提出了提一種新的差異圖構造方法。由于新的差異圖構造方法和改進的抽取過渡區(qū)域策略,該方法在無需降斑預處理的情況下,所得
7、結果與其他方法的具有可比性。對真實SAR圖像數(shù)據(jù)集的變化檢測結果證實了本章方法的有效性。
5.基于閾值和MRF模型的變化檢測方法是SAR圖像變化檢測中兩大主流方法。但基于閾值的變化檢測方法存在諸如:涉及分布模型、未考慮空間關系等缺點;而基于MRF模型的變化檢測方法,由于高斯MRF模型具有過光滑的特性,變化區(qū)域的邊緣會有所失真。針對兩大主流方法各自的優(yōu)缺點,提出了一種基于融合的混合型SAR圖像變化檢測方法。該方法通過采用受啟
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