SAR图像变化检测方法研究

论文摘要

随着高分辨率合成孔径雷达技术的发展，SAR被越来越广泛地应用到军事和民用领域，主要涉及灾害（如洪水、火灾和地震）区域的定位、城市的扩张情况分析以及军事应用中打击效果的评估等方面，所以研究SAR图像变化检测具有重要意义。现阶段SAR图像变化检测研究正处于开始阶段，还没有一种完全有效的方法可以用来进行SAR图像变化检测。本文将针对SAR图像变化检测算法进行研究，以提高SAR图像变化检测算法的性能。本文首先研究了经典的SAR图像变化检测算法，分析了算法原理，总结了优缺点，并进行了仿真实验。在此基础上，本文提出了一种基于稀疏表征的SAR图像变化检测数学模型，并论证了此模型的正确性；根据此数学模型，提出了一种基于稀疏表征的SAR图像变化检测算法：用变化前的SAR图像稀疏表征变化后的SAR图像，通过求解相关稀疏系数矩阵，得到变化区域数据。研究了近年提出的压缩感知理论，重点研究了压缩感知理论中的3个核心问题，结合压缩感知理论和基于稀疏表征的SAR图像变化检测算法，建立了基于随机采样的SAR图像变化检测数学模型，并论证了此模型的正确性；根据此数学模型，提出了基于随机采样的SAR图像变化检测算法。最后，对本文提出的两种SAR图像变化检测算法进行了仿真实验。仿真结果表明，本文提出的基于稀疏表征的SAR图像变化检测算法具有变化检测效果好、对图像灰度差异鲁棒性较强、适用范围广等特点；本文提出的基于随机采样的SAR图像变化检测算法在保证变化检测效果的基础上，提高了变化检测的速度。由于SAR图像变化检测包含很多相关技术，而且鉴于时间关系，本文只研究了SAR图像变化检测中的变化检测技术。在后续的研究工作中，将针对SAR图像配准、相干斑抑制和压缩感知理论进行研究，以提高SAR图像变化检测算法的性能。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第一章 绪论
• 1.1 研究背景和意义
• 1.2 研究现状
• 1.3 本文工作
• 1.4 章节安排
• 第二章 相关理论研究
• 2.1 SAR图像特征
• 2.1.1 SAR系统成像原理
• 2.1.2 SAR图像的高分辨率特征
• 2.1.3 SAR图像的相干斑特性
• 2.2 常用SAR图像变化检测算法
• 2.2.1 SAR图像变化检测的目的
• 2.2.2 SAR图像变化检测的一般过程
• 2.2.3 图像差值法
• 2.2.4 图像比值法
• 2.2.5 图像回归法
• 2.3 压缩感知理论
• 2.3.1 信号的稀疏表示
• 2.3.2 观测矩阵的设计
• 2.3.3 信号的重构
• 2.4 本章小结
• 第三章 基于稀疏表征的SAR图像变化检测算法
• 3.1 传统SAR图像变化检测数学模型
• 3.2 基于稀疏表征的SAR图像变化检测数学模型
• 3.2.1 数学模型
• 3.2.2 问题求解
• 3.3 基于稀疏表征的SAR图像变化检测算法
• 3.3.1 算法描述
• 3.3.2 算法仿真分析
• 3.4 本章小结
• 第四章 基于随机采样的SAR图像变化检测算法
• 4.1 压缩感知理论的应用情况
• 4.2 基于随机采样的SAR图像变化检测数学模型
• 4.2.1 数学模型
• 4.2.2 问题求解
• 4.3 基于随机采样的SAR图像变化检测算法
• 4.3.1 算法描述
• 4.3.2 算法仿真分析
• 4.4 本章小结
• 第五章 结束语
• 5.1 工作总结
• 5.2 工作展望
• 致谢
• 参考文献
• 研究成果