發(fā)布時(shí)間：2018-12-14 23:09

【摘要】：隨著遙感影像獲取技術(shù)手段的日益先進(jìn)以及海量遙感數(shù)據(jù)的積累,遙感影像變化檢測(cè)技術(shù)已經(jīng)在自然災(zāi)害的災(zāi)情評(píng)估、地理數(shù)據(jù)的更新、災(zāi)后的城市重建規(guī)劃、以及對(duì)資源和環(huán)境監(jiān)測(cè)等方面獲得越來(lái)越多的應(yīng)用。變化檢測(cè)旨在對(duì)同一地區(qū)不同時(shí)間的兩幅或多幅遙感圖像分析,檢測(cè)出該地區(qū)地物隨時(shí)間發(fā)生的變化信息。變化檢測(cè)方法的過(guò)程一般分為預(yù)處理、差異圖像獲取、差異圖像分析及精度評(píng)價(jià)四個(gè)階段。其中,差異圖像的獲取及分析是影響檢測(cè)精度至關(guān)重要的因素,本文主要針對(duì)差異圖像的獲取與分析,引入了多尺度分析工具及機(jī)器學(xué)習(xí)方法,提出了新的變化檢測(cè)方法。所取得的主要研究成果包括以下方面:1.針對(duì)差異圖像中含有大量的斑點(diǎn)噪聲等干擾,對(duì)后續(xù)的分析及處理帶來(lái)干擾的問(wèn)題,為了有效地提取變化區(qū)域,去除斑點(diǎn)噪聲的影響,提出了一種基于方向特性的非下采樣Contourlet變換(Non-Subsampled Contourlet Transform,NSCT)遙感影像噪聲抑制方法。該方法通過(guò)對(duì)差異圖像進(jìn)行NSCT分解,得到多個(gè)尺度多個(gè)方向的分解系數(shù),然后統(tǒng)計(jì)每個(gè)尺度每個(gè)方向上的系數(shù)的能量,并將高頻能量按從大到小排列,再選取滿(mǎn)足特定條件的表達(dá)式進(jìn)行特定的基于尺度、方向的閾值去噪處理;完成對(duì)每個(gè)尺度每個(gè)方向上的系數(shù)處理后再進(jìn)行逆NSCT,達(dá)到對(duì)差異圖像去噪的目的。本方法可在抑制噪聲的同時(shí),保持目標(biāo)待判像素點(diǎn)區(qū)域的變化信息。2.針對(duì)無(wú)監(jiān)督變化檢測(cè)方法的檢測(cè)精度不高、魯棒性低的缺點(diǎn)和有監(jiān)督變化檢測(cè)方法需要大量的訓(xùn)練樣本的不足,提出了一種基于在線(xiàn)學(xué)習(xí)的遙感影像變化檢測(cè)方法。該方法摒棄了傳統(tǒng)的以整幅差異影像為處理對(duì)象進(jìn)行逐像素分類(lèi)的分析方法,而是將差異影像劃分為圖像塊的形式,然后以類(lèi)似視頻幀的形式,通過(guò)在線(xiàn)學(xué)習(xí)機(jī)制不斷更新樣本庫(kù)、優(yōu)化分類(lèi)器,并逐個(gè)對(duì)幀圖像塊進(jìn)行分類(lèi)處理得到其檢測(cè)結(jié)果;最后,將每幀的分類(lèi)檢測(cè)結(jié)果拼接還原成整幅圖像,完成對(duì)整幅差異圖像的分析步驟。本章方法與傳統(tǒng)的無(wú)監(jiān)督變化檢測(cè)方法相比,具有普遍的適用性和較高的檢測(cè)精度。3.針對(duì)本文提出的基于在線(xiàn)學(xué)習(xí)的遙感影像變化檢測(cè)方法的自動(dòng)化程度不高的缺點(diǎn),提出了一種基于NSCT去噪及支撐矢量機(jī)(Support Vector Machine,SVM)分類(lèi)的自適應(yīng)遙感圖像變化檢測(cè)方法。該方法首先構(gòu)造差異圖像,再在差異圖像的基礎(chǔ)上進(jìn)行基于NSCT的去噪,然后在去噪后的差異圖像上,進(jìn)行基于2×2尺度的重疊塊掃描并用均值分類(lèi)器進(jìn)行“粗分類(lèi)”;與此同時(shí),根據(jù)閾值可以構(gòu)造去噪前原始尺度上的樣本庫(kù),并對(duì)SVM分類(lèi)器進(jìn)行訓(xùn)練;最后,將“粗分類(lèi)”后的剩余待判定像素點(diǎn)進(jìn)行SVM測(cè)試,進(jìn)行“細(xì)分類(lèi)”,即可獲得剩余待判定像素點(diǎn)的類(lèi)標(biāo),進(jìn)而獲得最終的變化檢測(cè)結(jié)果。本章方法在保持高的檢測(cè)精度的同時(shí),避免了人為干預(yù),提高了變化檢測(cè)方法的自動(dòng)化程度。與傳統(tǒng)方法的無(wú)監(jiān)督遙感圖像變化檢測(cè)方法相比,具有檢測(cè)精度更高的特點(diǎn)。
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【學(xué)位授予單位】：西安電子科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類(lèi)號(hào)】：TP751

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前1條

1 劉文萍;吳立德;;圖像分割中閾值選取方法比較研究[J];模式識(shí)別與人工智能;1997年03期

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本文編號(hào)：2379480