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多时相遥感图像变化检测技术研究

作　者: 随银岭
导　师: 邹焕新
学　校: 国防科学技术大学
专　业: 信息与通信工程
关键词: 变化检测模板恒虚警检测非下采样Contourlet变换目标鉴别
分类号: TP751
类　型: 硕士论文
年　份: 2011年
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内容摘要

随着遥感图像获取技术和手段的日益先进以及遥感图像数据的海量积累,多时相遥感图像变化检测技术在资源和环境监测、地理空间数据更新、作物生长监测、自然灾害灾情监测与评估、打击效果评估、战场信息动态感知、军事目标和兵力部署监测等等方面的应用越来越广泛。其过程可以大致分为数据选择及预处理、运用适当的方法实现变化信息获取、后处理及性能评估三个阶段,其中后两个阶段的核心关键技术为变化检测方法和后处理中的鉴别技术,因此本文深入研究变化检测算法和鉴别技术具有重要现实意义。研究的内容主要包括以下几方面:(1)针对“数据多源化”“过程一体化”的要求,本文系统地提出了一种以高分辨率光学图像为模板的变化检测思路和实现流程。首先,利用高分辨光学图像制作二值化模板,将模板与待检测的两幅图像分别进行配准,在此基础上通过解算模板与序列图像间的空间变换关系来获取待检测区域;其次,对模板图与待检测图像进行加权融合获得分割海域图,并基于恒虚警检测算法提取变化的目标;最后,提取目标特征进行目标鉴别得到变化信息。(2)针对“方法智能化”的要求,本文提出了一种基于非下采样Contourlet变换的多源SAR图像无监督变化检测方法。首先,通过分析SAR图像变化检测中两幅图像取比值相对于差值的优势,采用相比之后取对数得到的比值图进行分析;其次,通过NSCT变换得到不同尺度、不同方向上的子图,对每一个子图利用尺度相关去噪法抑制相干斑噪声;再次,利用改进的CFAR检测器对每一个子图分别进行变化信息的检测。最后,将检测结果图进行融合得到变化结果图。(3)根据“知识综合化”的要求,在总结归纳目标鉴别的主要理论的基础上,针对变化检测后处理中的舰船目标鉴别问题,研究改进了一种一般的目标鉴别算法和基于知识的目标鉴别相结合的舰船目标鉴别算法。首先提取长、宽、长宽比、面积、舰首形状、舰尾形状、形状复杂度、轮廓序列矩等形状特征,结合目标ROI区域的均值CFAR,峰值CFAR,目标位置,舰船编队信息等知识信息,然后针对图像进行特征优选,再进行综合处理,最终得到鉴别结果。综合处理中采用知识信息和特征互补的结构,可以较好的去除虚警。论文研究的各种算法用于一些真实和仿真的多时相遥感图像,都取得了较满意的实验结果,在相应的科研项目中已经得到了部分应用。

多时相遥感图像变化检测技术研究

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