高分辨率sar图像特征提取与模式检索研究

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2、；作及取巧的研究成果。据我所知，餘了文中特别加标注和致谢的地方夕ｈ论文中不包含其他人已经发表或撰巧过的研究成巧，也不包含为获得电子科技大学或其它教言机构的学位或证书而使用过的材料。我一巧了作的同志对本研究所做的任何贵献均ｄ在论文中作了明脯的说明并表示谢意。作者签名：皆來［〇Ｉ期：年之月／Ｆ１Ｍ论文使用授枚木巧位论义化者完全了解化子科技大学巧义保留、使用学位论义的规定，巧权保留并向国家有义部ｎ或化构送交论文的毎印件巧磁盘，允许论文被费阅和借阅。木人授化电子科技大学可Ｗ将学位论义的令部或部分内容编入巧义数据

3、炸进行枪樂，采用影印、缩印或＾描等貨制手段似巧、汇编学位论文。（保密的巧位论文在解密肩应迸守此规定）、每夺、作荐签名：淹舜度咕师祭名：伞勺＂朔：Ｗ？｛年ｒ／Ｊ／口Ｎ分类号密级注1UDC学位论文高分辨率SAR图像特征提取与模式检索研究（题名和副题名）余雅丹（作者姓名）指导教师曹宗杰教授电子科技大学成都（姓名、职称、单位名称）申请学位级别硕士学科专业信号与信息处理提交论文日期2016.4.1论文答辩日期2016.5.12学位授予单位和日期电子科技大学2016年6月日答辩委员会主席评阅人注1：注明《国际十进分类法UDC》的类号

4、。ReserchofHigh-resolutionSARImagesFeatureExtractionandPatternRetrievalAMasterResearchReportSubmittedtoUniversityofElectronicScienceandTechnologyofChinaMajor:SignalandInformationProcessingAuthor:YuYadanAdvisor:Prof.CaoZongjieSchool:SchoolofElectronicEngineeringofUESTC摘要摘要在中低分辨率SA

5、R图像中，基于像素级的分类和检索方法能够获得较好的实验效果。但是随着分辨率的提高，SAR图像的数据量更大、地物特征更明显以及空间信息更丰富等特性，同时像素级的图像解译方法未考虑像素间的空间组织关系，使得传统基于像素的图像解译方法带来结果的模糊性和不确定性。将主要包含一种或几种内容的图像块，定义为局部模式。因此，本文提出了一种基于局部模式的高分辨率SAR图像解译方法，以此来代替像素级的方法。模式检索是根据给定的局部模式在一幅大场景图像中检索与之内容最接近的局部模式的过程。本文重点研究了高分辨率SAR图像的特征提取方法和局部模式分类模型，在此基础上，给出了

6、局部模式分类的两种应用，地物类型提取和局部模式检索。因此，本文提出基于局部模式的高分辨率SAR图像特征提取与模式检索方法，应用于亟需解决的高分辨率图像解译问题。本文将开展以下研究工作：1、首先，介绍现存SAR图像的特征提取与模式检索理论，将其与高分辨率SAR图像的特性进行结合，分析了现有的高分辨率SAR图像特征提取的缺陷。然后，提取大场景高分辨率SAR图像的局部模式，计算每个局部模式的SIFT特征点，利用词袋模型统计SIFT特征点的累积特性，结合空域金字塔模型和GLCM理论，通过空域金字塔共现核展示SIFT特征点的空间分布特性。最后，运用SVM对提取的

7、局部模式进行分类，主要分为农田、河流和城区三类。2、在基于内容的局部模式分类基础上，研究了基于局部模式分类的地物类型提取方法。只针对包含感兴趣地物类型的局部模式类进行地物类型提取，再将提取了地物的局部模式按照局部模式划分规则映射回原图，从而实现整幅图像的地物类型提取。接下来利用河流和城区对地物类型提取算法进行验证。利用形态学的方法和Sobel算法只针对包含河流的局部模式进行河流检测，接着将局部模式映射回原图，从而提取河流。针对城区提取，将属于城区的局部模式进行微模式（更小的局部模式）划分，利用形态学断面和SVM进行微模式分类，分为城区和非城区两类，将属

8、于城区的微模式按照两次局部模式划分规则映射回原图，获得城区提取粗结果。在此基础上，提出了两种城