【摘 要】
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SAR图像变化检测是通过对某一地域或物体的多时相SAR图像进行处理,然后评估目标是否发生变化并提取变化特征的技术。由于SAR发射的电磁波无需光源,可无畸变穿透云雾水汽,不受光照、温度等复杂气候影响,SAR可在任意气候下工作,这使通过SAR系统获得的SAR图像顺理成章变成变化检测的核心数据,并被大规模应用。随着技术的逐渐成熟,SAR图像变化检测已在农田规划、自然灾害检测、地理勘察、水域监测及军事侦察
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SAR图像变化检测是通过对某一地域或物体的多时相SAR图像进行处理,然后评估目标是否发生变化并提取变化特征的技术。由于SAR发射的电磁波无需光源,可无畸变穿透云雾水汽,不受光照、温度等复杂气候影响,SAR可在任意气候下工作,这使通过SAR系统获得的SAR图像顺理成章变成变化检测的核心数据,并被大规模应用。随着技术的逐渐成熟,SAR图像变化检测已在农田规划、自然灾害检测、地理勘察、水域监测及军事侦察等方面广泛使用。差异图获取和差异图分析是SAR图像变化检测常见流程中两个举足轻重的步骤,高质量的差异图是获取高精度变化检测结果的前提,高效的差异图分析方法更是获取高精度变化检测结果的重中之重。本论文结合现存问题对变化检测流程中的差异图获取方法及差异图分析方法进行探索研究,并提出两种SAR图像变化检测算法。概要如下:（1）针对变化检测结果易受相干积累产生的乘性噪声影响、传统单一的差异图获取方法适用范围小且检测变化类型单一的问题,本文提出一种基于引导图像滤波与改进差异算子的SAR图像变化检测算法。此算法首先通过单通道引导图像滤波对SAR图像进行降噪,在确保边缘纹理细节信息的前提下抑制相干斑;然后结合邻域比算子和改进对数比算子的优势,提出一种能有效抑制噪声和未变化信息、增强低像素强度、检测更多变化类型且对比度更高的差异图获取方法;最后通过模糊局部C均值（FLICM）方法获取最终的变化检测结果。实验数据证明提出的差异算子能获取到反应地物变化且抗噪性较好的差异图,提出的检测算法精确度和一致性较好。（2）针对未提取且未充分利用差异图的灰度及纹理等特征信息和检测精度待提升的问题,本文提出一种基于Gabor和极限学习机（ELM）的SAR图像变化检测算法。此算法首先在引导图像滤波和改进差异算子的基础上,对差异图提取Gabor多尺度多方向的特征信息,通过层次FCM聚类方法对像素点的Gabor特征向量提取预选像素（可能性更大的变化像素和不变像素）和不确定像素;然后使用预选像素找对应原图像的像素并结合邻域像素组成样本训练ELM,再依赖ELM分类器对不确定像素进行最终分类;最后结合预选像素获取最终的变化检测结果。实验数据证明该算法充分利用差异图的灰度及纹理信息,进一步增强鲁棒性,提高检测精度。
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