基于超像素和显著性检测的SAR图像变化检测研究

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1、硕士学位论文＿基于超像素和显著性检测的ＳＡＲ图像变化检测研究纟者姓名王林Ｓｍ作指导教师姓名、职称曹向海副教授申请学位类别工学硕士学校代码10701学号1502120673分类号TN82密级公开西安电子科技大学硕士学位论文基于超像素和显著性检测的SAR图像变化检测研究作者姓名：王林一级学科：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：曹向海副教授学院：人工智能学院提交日期：2018年6月SARimageChangeDetectionbasedonSuper-pixelandS

2、aliencyDetectionAthesissubmittedtoXIDIANUNIVERSITYinpartialfulfillmentoftherequirementsforthedegreeofMasterinCircuitsandSystemsByWangLinSupervisor:CaoXianghaiTitle:AssociateProfessorJune2018摘要摘要遥感图像变化检测技术主要是根据同一场景下不同时间段内的两幅或多幅图像的差异来分析地表变化情况，该技术在遥感图像领域是一个研究热点，而遥感图像中

3、合成孔径雷达（SyntheticApertureRadar,SAR）图像具有全天候、全天时的特点，因此对于SAR图像变化检测的研究有十分重要的意义和广泛的应用前景。传统的SAR图像变化检测是以像素为研究对象进行检测，这忽略了图像的空间信息，为此提出一种利用图像空间信息的方法，即基于超像素分割的SAR图像变化检测方法。受到光学图像显著性检测方法的启发，本文提出了一种适用于SAR图像变化检测的显著性检测方法，该方法可以准确地检测到变化范围，降低相干斑噪声的影响；地表变化区域大小不一，呈现出多尺度的分布，因此将图像尺度也引入到图像

4、变化检测中。针对如何有效提高SAR图像变化检测的精度问题，本文提出了适用于两种SAR图像变化检测的方法：（1）提出了基于超像素显著性分析的SAR图像变化检测方法。一般的SAR图像变化检测是用像素为单位特征进行研究，忽略了图像的空间信息，这对检测结果的准确率有较大影响。因此本文用超像素特征取代像素特征，保留了很好的边缘信息和空间信息，有效地降低了噪声的影响，提升了单元运算速度；为了准确得到差异图，引入了显著性检测方法，它可以大致确定变化区域，从而提高了变化检测结果的精度。通过仿真实验结果表明，本方法有效地提高了图像变化检测的精

5、度，同时保留了很好的图像边缘信息和细节。（2）提出了基于多尺度互显著性的SAR图像变化检测方法。不同于传统的显著性检测方法，该方法用两幅图来进行显著性计算。我们利用超像素分割技术对两幅图分别进行分割，然后利用互显著性检测方法来得到两个显著图，对两个显著图进行融合得到一个新的显著图，这样做是为了更加充分地利用两幅图的变化信息；进一步利用多尺度分析提高了变化检测的精度。通过实验说明了本方法有效地提升了变化检测结果的准确率和保留了图像的边缘细节等。关键词：合成孔径雷达，变化检测，显著性检测，超像素,分割，多尺度，聚类IABSTRA

6、CTABSTRACTRemotesensingimagechangedetectiontechnologyisanalyzesthechangeofthesurfaceaccordingtothedifferenceoftwoormoreimages,whichwerecollectedindifferenttimeperiodsinthesamegroundscene.Thetechnologyisaresearchhotspotinthefieldofremotesensingimages.SyntheticApertu

7、reRadar,sortforSAR,isonekindofremotesensingimages.SARimagesareformedbyactivemicrowarereflection,escapingfromlimitsoflightandtimeconditions,whichmakesSARimagemoresuitableforchangedetection.Therefore，it’sveryimportantsignificanceandbroadprospectsforstudyingtheSARimag

8、echangedetection.TraditionalSARimagechangedetectionisbasedonpixel,whichdon'ttakeimages’spatialinformationintoaccount.Therefore,thepaperpresentsaS