遥感图像变化检测技术研究

论文摘要

变化检测是遥感技术中的关键技术之一,它通过检测同一成像场景中不同时期图像灰度值或局部纹理之间的变化,获取感兴趣的地表或地物在形状、位置、数量及其他属性的变化信息。在过去的几十年里,已发展出众多的图像变化检测方法。本文对当前主流的变化检测技术进行了研究,做的工作有:1.通过分析经典的直接比较变化检测算法、分类后比较变化检测算法,对两类算法的优势与不足进行了归纳总结,并实现了若干典型算法,从精度、时效性等方面进行评述,对制约算法性能的因素进行了分析与探讨。2.研究了直接比较法中经典的FCM算法,针对其对孤立点敏感、邻域信息利用不充分等问题,本文提出了一种改进的FCM算法,新算法能充分利用邻域空间信息。利用实测SAR数据对新算法进行了实验验证,实验结果证明了算法的有效性和合理性。3.在分析直接比较法和分类后比较法变化检测方法的互补性基础之上,提出一种新的变化检测实现框架,以同时兼顾精度和效率。用户可以在此框架下根据变化检测任务需求,自由组合不同类变化检测算法完成特定的变化检测任务。最后,将该算法框架利用于洪水灾害检测中,证明了新框架的可行性。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第一章 绪论
• 1.1 研究意义和背景
• 1.2 遥感图像变化检测技术研究现状
• 1.2.1 遥感图像变化检测技术
• 1.2.2 遥感图像变化检测算法面临的问题
• 1.3 论文的结构和主要工作
• 第二章 直接比较法研究
• 2.1 引言
• 2.2 直接比较法原理
• 2.2.2 图像预处理
• 2.2.3 差异图像获取
• 2.2.4 差异图像分析
• 2.3 基于FCM改进算法的直接比较变化检测算法
• 2.3.1 FCM算法原理
• 2.3.2 基于邻域空间信息的改进FCM算法
• 2.4 实验结果及分析
• 2.4.1 实验数据
• 2.4.2 变化检测结果精度评价
• 2.4.3 实验结果和分析
• 2.5 小结
• 第三章 分类后比较法研究
• 3.1 引言
• 3.2 分类后比较法原理
• 3.3 基于两种经典图像分割算法的分类后比较法
• 3.3.1 基于图论的图像分割
• 3.3.2 改进2维OTSU图像分割
• 3.3.3 分类后差异信息提取
• 3.4 实验结果及分析
• 3.4.1 实验数据
• 3.4.2 实验结果及分析
• 3.5 小结
• 第四章 变化检测新框架及应用
• 4.1 引言
• 4.2 直接比较法和分类后比较法互补性分析
• 4.2.1 算法信息源
• 4.2.2 算法精度
• 4.2.3 算法效率
• 4.3 新的变化检测算法框架原理
• 4.3.1 新框架的架构原理
• 4.3.2 新框架的一般实现步骤
• 4.4 新框架算法运用于洪灾检测
• 4.4.1 SAR图像中水域特性
• 4.4.2 洪灾检测框架及其步骤
• 4.4.3 实验验证
• 4.5 小结
• 第五章 结论与展望
• 5.1 本文研究工作的总结
• 5.2 对进一步工作的展望
• 致谢
• 参考文献
• 作者在学期间取得的学术成果