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基于MRF的SAR图像分类与变化检测应用研究
基于MRF的SAR图像分类与变化检测应用研究

基于MRF的SAR图像分类与变化检测应用研究PDF电子书下载

工业技术

  • 电子书积分:7 积分如何计算积分?
  • 作 者:张斌编著
  • 出 版 社:武汉:中国地质大学出版社
  • 出版年份:2018
  • ISBN:9787562543930
  • 页数:84 页
图书介绍:对SAR影像分类以及变化检测技术进行了研究:1.介绍SAR影像的成像特点,MRF模型基本理论,POLSAR影像分割分类算法研究现状,以及高分辨率SAR与光学影像变化检测基本方法;2.基于像素级的马尔科夫(Markov Random Field,MRF)模型SAR影像分类方法,将极化目标分解与MRF相结合,最后通过层次聚类算法进行迭代聚类的方法;基于分层MRF的POLSAR影像分类方法,将分层MRF方法应用到POLSAR影像分类中,通过先分层,再逐层映射的方法得到最后的分类结果;3.基于区域级MRF的POLSAR影像分类方法:利用均值漂移算法先进行分割为同质区域,并通过区域增长方法进行区域合并,最后利用分割区域之间的相关性由MRF进行分类得到最后结果;4.针对地质灾害发生后,高分辨率光学图像难以获取或是获取的影像质量较差,利用灾后获取超高分辨率SAR影像,并结合灾前高分辨率光学影像,通过SAR的仿真模拟实现了SAR与光学影像的变化检测。
《基于MRF的SAR图像分类与变化检测应用研究》目录

第1章 绪论 1

1.1 研究背景及意义 1

1.2 国内外研究现状及趋势 4

1.2.1 PolSAR影像分类技术 4

1.2.2 SAR影像变化检测 5

1.3 研究目标以及研究思路 7

1.4 本专著的内容纲要以及结构安排 9

第2章 MRF基本原理 11

2.1 马尔可夫随机场的基本概念 11

2.2 常用MRF模型 12

2.2.1 Ising模型 12

2.2.2 Potts模型 12

2.2.3 MLL模型 13

2.2.4 四叉树模型 13

2.3 常见的参数估计算法 14

2.3.1 最大似然估计 14

2.3.2 最大伪似然算法 14

2.3.3 均场近似算法 15

2.3.4 最小二乘法 15

2.3.5 动态蒙特卡罗方法 16

2.3.6 基于遗传算法的参数估计 17

2.3.7 期望最大算法 18

第3章 SAR成像机理 20

3.1 雷达方程 20

3.2 合成孔径及方位向压缩 21

3.3 SAR图像特性 23

3.3.1 几何形变 23

3.3.2 表面散射 24

3.3.3 相干斑噪声 25

3.4 雷达极化 26

3.4.1 极化特征 26

3.4.2 极化目标分解 27

3.5 SAR工作模式 29

3.6 超高分辨率SAR 30

3.7 本章小结 31

第4章 MRF框架下的PolSAR影像分类算法 32

4.1 沿革 32

4.2 MRF框架下基于特征值分解的PolSAR影像分类方法 33

4.2.1 极化目标分解 33

4.2.2 MRF模型 36

4.2.3 H/α/AWMRF分类方法 37

4.2.4 实验与分析 38

4.3 MRF框架下基于Freeman分解的PolSAR影像分类方法 41

4.3.1 Freeman分解 41

4.3.2 聚合的层次聚类 42

4.3.3 算法分类流程 42

4.3.4 实验与分析 42

4.4 基于像素级分层MRF模型分类方法 45

4.4.1 分层MRF模型 45

4.4.2 算法流程 45

4.4.3 实验结果与分析 46

4.5 基于区域级MRF框架下基于区域级的PolSAR影像分类算法 49

4.5.1 均值漂移算法以及区域增长 49

4.5.2 MRF框架下区域合并准则 51

4.5.3 实验结果与分析 53

4.6 本章小结 59

第5章 MRF框架下SAR影像变化检测 60

5.1 SAR影像变化检测 60

5.1.1 SAR影像变化检测基本流程 60

5.1.2 贝叶斯决策与期望最大化(EM) 61

5.1.3 双阈值的EM算法 62

5.1.4 实验结果及分析 63

5.2 光学影像与SAR影像变化检测 65

5.2.1 建筑物几何物理散射模型 65

5.2.2 SAR图像模拟仿真 66

5.2.3 相似性度量因子 67

5.2.4 变化检测流程 69

5.2.5 建筑物参数提取 70

5.2.6 实验结果及分析 70

5.3 本章小节 74

第6章 总结与展望 75

6.1 本专著工作总结 75

6.2 进一步研究工作及展望 76

参考文献 77

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