基于非局部小波和水平集的sar图像变化检测

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1、基于非局部小波和水平集的SAR图像变化检测作者姓名邢丹导师姓名、职称马文萍副教授一级学科电子科学与技术二级学科电路与系统申请学位类别工学硕士提交学位论文日期2014年12月学校代码10701学号1202120896分类TN82号TP75密级公开西安电子科技大学硕士学位论文基于非局部小波和水平集的SAR图像变化检测作者姓名：邢丹一级学科：电子科学与技术二级学科：电路与系统学位类别：工学硕士指导教师姓名、职称：马文萍副教授提交日期：2014年12月SARimagechangedetectionbasedonnon-localwave

2、letandlevel-setAthesissubmittedtoXIDIANUNIVERSITYinpartialfulfillmentoftherequirementsforthedegreeofMasterinElectronicScienceandTechnologyByXingdanSupervisor:AssociateProf.MaWenpingDec.2014西安电子科技大学学位论文独创性（或创新性）声明秉承学校严谨的学风和优良的科学道德，本人声明所呈交的论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽

3、我所知，除了文中特别加以标注和致谢中所罗列的内容以外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果；也不包含为获得西安电子科技大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。学位论文若有不实之处，本人承担一切法律责任。本人签名：日期：西安电子科技大学关于论文使用授权的说明本人完全了解西安电子科技大学有关保留和使用学位论文的规定，即：研究生在校攻读学位期间论文工作的知识产权单位属于西安电子科技大学。学校有权保留送交论文的复印件，允许查阅、借阅论文；学校可

4、以公布论文的全部或部分内容，允许采用影印、缩印或其它复制手段保存论文。同时本人保证，获得学位后结合学位论文研究成果撰写的文章，署名单位为西安电子科技大学。保密的学位论文在年解密后适用本授权书。本人签名：导师签名：日期：日期：摘要摘要变化检测问题属于图像处理领域，通常是指“根据不同时间的多次观测来确定一个物体的状态变化或确定某种现象的变化的过程”。随着遥感技术的发展，合成孔径雷达（SyntheticApertureRadar,SAR）图像成为了图像变化检测问题中的主要的数据来源。SAR图像的获得具有全天候、全天时的特点，合成孔径雷

5、达在成像过程中对地物有一定的穿透能力，且不受大气、气候等随机因素的影响，具有不可比拟的优点。国内外众多学者对SAR图像的变化检测问题进行了大量的研究，变化检测结果的精度也在不断地提高。无监督变化检测算法为最常使用的变化检测算法，该类算法的主要步骤为SAR图像的预处理、差异图的构造和差异图的分析，本文的研究重点为SAR图像变化检测中的差异图构造和差异图分析的问题。本文在两方面对SAR图像变化检测技术进行了提高，具体如下所述：1.对于差异图的构造，提出了一种基于非局部小波信息的SAR图像变化检测方法。这种方法提出对同一地区的两幅遥感

6、图像先用简单的代数方法产生差异图，再对差异图进行小波分解，对于高频部分，使用基于非局部均值的方法进行去噪，将高频图像的每一个像素点结合邻域信息转变为向量，对图像进行升维，再利用高斯核函数判断全局信息对于这个点去噪的加权系数，然后求加权均值得到这个点的真实灰度值，对高频图像的每一个点都进行相同的操作，最后进行小波逆变换，得到最终的差异图。在高频部分使用基于非局部均值的去噪方法，既能有效地保留图像的结构信息，又能去除噪声，实现了保留细节信息和去除噪声的平衡，将提出的方法与传统的基于代数的方法和图像融合的算法对比，实验结果表明，提出的

7、方法无论是在视觉上还是定量的评价指标上都能取得较好的结果；2.对于差异图分析，提出了一种基于水平集的动态轮廓模型，这种模型的提出是基于局部模糊C均值聚类算法，对局部模糊C均值聚类算法的目标函数中加入水平集函数构成局部能量函数，使用高斯核函数使得局部信息对于目标能量方程的贡献是可控的，在目标能量方程中加入使得水平集函数能够保持良好的形状和约束零水平集曲线光滑演化的正则项，与全局能量项一起构成新的目标能量方程，最小化目标能量方程，得到目标区域的轮廓曲线。实验证明，相比于之前的经典水平集方法和局部模糊C均值聚类算法，所提出的方法在差异

8、图分割方面能够取得较好的结果。本文工作得到国家自然科学基金（No.61203303）的资助。I西安电子科技大学硕士学位论文关键词：SAR图像变化检测，非局部均值，动态轮廓模型，水平集论文类型：应用基础研究类IIABSTRACTABSTRACTChangeDete