SAR圖像變化檢測(cè)是通過(guò)對(duì)同一地區(qū)不同時(shí)相的遙感圖像進(jìn)行分析,識(shí)別這一地區(qū)的地物在此期間發(fā)生的變化。合成孔徑雷達(dá)(SAR)技術(shù)逐步成熟,SAR圖像的分辨率也不斷提高。同光學(xué)遙感相比,SAR對(duì)大氣及光照強(qiáng)度不敏感,能夠?qū)δ繕?biāo)進(jìn)行全天時(shí)、全天候監(jiān)測(cè)而得到了越來(lái)越多的重視,并且SAR圖像變化檢測(cè)已經(jīng)被廣泛用于軍事和民用領(lǐng)域。但是由于SAR相干成像機(jī)制使得圖像中伴隨著相干斑噪聲,嚴(yán)重影響到檢測(cè)結(jié)果的精確度,因而,如何抑制SAR圖像中相干斑噪聲的干擾一直是SAR圖像變化檢測(cè)中重點(diǎn)解決的問(wèn)題�？紤]像素間的空間相關(guān)性可以有效地抑制相干斑噪聲帶來(lái)的干擾,馬爾科夫隨機(jī)場(chǎng)(MRF)模型能夠有效描述鄰域像素的空間相關(guān)性,從而可以有效提高檢測(cè)的精度。如何保留更多的細(xì)節(jié)信息以及準(zhǔn)確定位變化區(qū)域也同樣重要。MRF模型將圖像看作是平穩(wěn)的,應(yīng)用MRF模型對(duì)SAR圖像進(jìn)行變化檢測(cè)時(shí)會(huì)導(dǎo)致細(xì)節(jié)信息的缺失和算法的效率降低。經(jīng)典的FCM聚類方法由于其簡(jiǎn)單易行的優(yōu)點(diǎn)也用于圖像分割。但是其基于兩種假設(shè),一是像素間是相互獨(dú)立的,二是聚類中心是固定不變的常量。這樣的假設(shè)導(dǎo)致FCM聚類方法對(duì)噪聲極其敏感和對(duì)細(xì)節(jié)信息的保持較差。在分析M...

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【學(xué)位級(jí)別】：碩士

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圖2.1SAR成像機(jī)理示意圖

圖2.1SAR成像機(jī)理示意圖SAR成像的分辨率代表了SAR可以鑒別目標(biāo)對(duì)象的能力。不同的處理目系統(tǒng)分辨率的需求也不盡相同。假如在某一應(yīng)用場(chǎng)景中要識(shí)別的目標(biāo)較小之間的間距較小，這就要求SAR能夠?qū)@種小的間距能夠辨識(shí)，那么會(huì)要求

圖3.1一階鄰域系統(tǒng)及對(duì)應(yīng)基團(tuán)

t據(jù)集S上鄰域系統(tǒng)為的連通系，并且nC稱作基團(tuán)。，劃分為單點(diǎn)基團(tuán)、雙點(diǎn)基團(tuán)等等。在圖像處理中使像素間的空間相關(guān)性對(duì)噪聲進(jìn)行抑制和盡量保持圖像一階鄰域或者二階鄰域，下圖3.1和3.2分別表示一它們中的基團(tuán)。

圖3.2二階鄰域系統(tǒng)及對(duì)應(yīng)基團(tuán)

域系統(tǒng)以及它們中的基團(tuán)。圖3.1一階鄰域系統(tǒng)及對(duì)應(yīng)基團(tuán)

圖4.1差異圖像由非線性擴(kuò)散濾波生成的多尺度圖像

Case1:(a)原始圖像(b)第一次濾波后圖像(c)第二次濾波后圖像

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