SAR图像变化检测.doc

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1、题目SAR图像变化检测学院电子工程学院专业智能科学与技术学号学生教师SAR图像变化检测1.引言图像检测，是利用计算机对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对像的技术。地理学中指将遥感图像进行分类的技术。　图形刺激作用于感觉器官，人们辨认出它是经验过的某一图形的过程,也叫图像再认。在图像识别中,既要有当时进入感官的信息,也要有记忆中存储的信息。只有通过存储的信息与当前的信息进行比较的加工过程，才能实现对图像的再认。图像识别是人工智能的一个重要领域。2．算法原理简介首先对两幅实验用SAR图像进行滤波处理，消除噪声，尽

2、可能的减少噪点对变化检测结果的影响。然后利用图像比值法生成初步的新像素矩阵。假设P1(i,j)是第一幅实验用SAR图像对应像素点（i，j）的灰度，P2（i,j）是第二幅实验用图对应像素点(i,j)的灰度。对应两幅图像，变化的部分像素差异较大，所以比值P1(i,j)/P2(i,j)距离1就比较远；而对应不变的点，像素虽然不至于完全一致，但是比值会在1的附近。这个特性就为此方法的实现奠定了良好的基础。然后对上一步得到的像素矩阵进行处理，例如进行取反操作（这个要看实际需要），乘以某一恰当的系数将像素值的差距拉大。便可得到一幅SAR图像

3、变化图像。最后将实验所得的结果跟参考进行比对，得到差异，并统计漏检和误检的像素点数量。3.具体算法步骤：步骤1：读入变化前后的实验用用SAR图像步骤2：将两幅图像的像素矩阵相比，得到新的像素矩阵步骤3：对上步所得像素矩阵进行取反，将系数等简单的处理，得到变化检测的图像步骤4：对上步得到的新图像以及参考进行模糊C均值分类，对参考和新图像进行比较步骤5：对参考和实验结果进行相减操作，得到误差图像步骤6：统计漏测点和误测点的数量并输出步骤7：结束4.算法程序functionUntitled2clcclearallcloseallI1=

4、imread('1999.04.bmp');I2=imread('1999.05.bmp');I3=imread('1999.05.bmp');I1=rgb2gray(I1);I2=rgb2gray(I2);I3=rgb2gray(I3);I1=medfilt2(I1,[3,3]);I2=medfilt2(I2,[3,3]);I3=medfilt2(I3,[3,3]);[N,L]=size(I1);I=(I1./I2).*256;%±ÈÖµ´¦Àí¼°À´ó²î¾àI=imcomplement(I);%È¡·´²Ù×÷IM=I;

5、I11=fcm2(I);IM=I3;I22=fcm2(I3);k=0;[T,J]=cuowu(I11,I22,N,L);k=T+J;disp(sprintf('½á¹û©¼ì%d¸öÏñËص㣬Îó¼ì%d¸öÏñËصã',T,J));disp(sprintf('½á¹ûͼÏñ¹²ÓÐ%d¸öÏñËØ£¬ÆäÖÐÓë²Î¿¼Îó²îÏñËظöÊýΪ%d',N*L,k));k=k/(N*L)*100;disp(sprintf('´Ë·½·¨Óë²Î¿¼Í¼ÏñµÄÎó²îÂÊ%2.4f¸ö°Ù·Öµã',k));I4

6、=I11-I22;%Îó²îͼÏñfigure(1)subplot(221)imshow(I1);title('beforechange');subplot(223)imshow(I2);title('afterchange');subplot(222)imshow(I3);title('reference');subplot(224)imshow(I);title('result');figure(2)subplot(121)imshow(I11);title('result_fcm2');subplot(122)imsho

7、w(I22);title('reference_fcm2');figure(3)imshow(I4);title('·ÖÀàºó½á¹ûÓë²Î¿¼µÄÎó²î');functionIMMM=fcm2(IM)%·ÖÀàÊýΪÁ½ÀàµÄÄ£ºýC¾ùÖµ¾ÛÀà%IMÊÇÊäÈëµÄԴͼÏñ%IX2ÊÇ·ÖÀà½á¹û[maxX,maxY]=size(IM);IM=double(IM);IMM=cat(2,IM,IM);%³õʼ»¯¾ÛÀàÖÐÐÄ£¨2Àࣩcc1=8;cc2=230;IMM=cat(3,IM,IM)

8、;ttFcm=0;while(ttFcm<30)ttFcm=ttFcm+1;c1=repmat(cc1,maxX,maxY);c2=repmat(cc2,maxX,maxY);c=cat(3,c1,c2);ree=repmat(0.000001,maxX,max