多尺度分割及其在SAR变化检测中的应用研究

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1、密级：——@热量。熊黛。a院dem，大ofSc；e学n。es硕士学位论文作者姓名：吐盛指导教师：韭丝班珏是强波副班宜是学位类别：王程硒±学科专业：虫王量通擅王垂培养单位：生国越堂睦遂盛皇越主垃墼班宜匮2013年5月丛望!鱼：曼璺垒l星墨曼g堡星望!垒鱼Q坠墨望查i!曼望卫卫丛￡垒鱼Q塾i塾ByY-exiADissertationSubmittedtoGraduateUniversityofChineseAcademyofSciencesInpartialfulfdlmentoftherequirementForthedegreeofMast

2、erofEngineeringInstituteofRemoteSensingandDigitalEarth，CASMay,2013学位论文原创性声明本人郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在导师指导下，独立进行研究工作所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外，本论文不含任何其他个人或集体己经发表或撰写过的作品或成果。对本文研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本声明的法律结果由本人承担。作者签名：叶嗫日期：椰年6月／学位论文使用授权说明日本人完全了解培养单位关于收集、保存、使用学位论文的规定，即：按照培养单位要求提交学位论

3、文的印刷本和电子版；培养单位有权保存学位论文的ENIiIU本和电子版，并提供目录检索与阅览服务；培养单位可以采用影印、缩印、数字化或其它复制手段保存论文；在不以赢利为目的的前提下，培养单位可以公布论文的部分或全部内容。(保密论文在解密后遵守此规定)作者龆叶嚷导师签名：彰暂谚日期．讪J)年“f7日致谢在此衷心的感谢国家自然科学基金项目(40971198)、国家863项目(2009AAl22118)及主任创新基金的资助。叶曦2013年5月摘要面向对象技术为高分辨率遥感图像分析提供了新的方法和思路，并日渐成为遥感、摄影测量以及GIS等领域所关注的

4、对象和研究热点之一。面向对象技术通过多尺度分割方法对分析尺度进行缩放，突破了图像固有尺度的桎梏。将不同尺度的地物放到相对应的尺度空间中进行分析，对分析精度的提高有着重要的意义。对象的获取通过多尺度分割来实现，对象分割的好坏直接影响图像分析的效果和精度，因为它直接关系到能否准确、有效地提取图像中目标的几何信息和结构信息，因此，多尺度分割成为面向对象技术的关键和基础，多尺度分割方法的研究也成为高分辨率影像分析的热点和难点之一。本文对遥感图像中的分割方法进行总结和研究，结合合成孔径雷达(SAR)图像的特点，提出并设计了一种适于SAR图像的分割方法

5、，并将其应用到了SAR图像变化检测中。本文主要的工作如下：(一1在对遥感图像分割方法进行归纳总结的基础上，实现了统计合并方法(SRM)、均值漂移(MeanShiR)、面积控制区域合并(SCRAM)、水平集方法(LevelSet)四种方法。(--)提出了一种基于SAR的多尺度分割算法。对SAR图像同质性测度进行总结，分析了不同分布的特点，并结合假设检验原理建立了区域同质性规则；为降低分割算法的时间复杂度，引入“局部最优合并”方式来逼近最优的合并方式。在分割方法的实现上，针对“局部最优合并”的特点，提出利用最邻近图来实现“局部最优合并”过程，对

6、可以进一步优化的细节问题进行了分析，并给出了优化方案。通过和SRM、MeanShift、SCRM、LevelSet几种方法的分割结果进行比较实验，实验结果表明，本文方法在高分辨率SAR图像分割中能很好的保持地块完整性，尤其是在建筑结构的保持上有着优异表现。(三)将多尺度分割方法引入到SAR图像变化检测中，提出了面向对象SAR图像变化检测方法，利用联合多尺度分割技术实现不同尺度下多时相对象的获取。根据分割后区域属于匀质性区域，利用Gamma模型拟合区域像素灰度分布，并推导了基于对象的变化测度；通过与传统像素级方法一一均值对数比和基于常用分布的

7、KL距离方法进行比较实验，实验结果表明，基于对象的分析方法在高分辨率图像上比传统方法有着更好的检测能力。针对长期以来制约SAR变化检测效率的尺度问题，将主成分分析方法引入到面向对象变化检测中，提出融合不同分割尺度的变化信息进行差异图提取以解决尺度问题。利用两景Radarsat．2数据进行实验，实验结果证明所提出方法有着较强的变化检测能力，并且融合不同尺度信息后，方法检测能力要比依靠单一尺度信息的检测能力强。中国科学院硕士毕业论文——多尺度分割及其在SAR变化检测中的应用研究关键词：合成孔径雷达(SAR)，面向对象技术，多尺度，分割，变化检测

8、，高分辨率图像IIABSTRACTObject-basedimageanalysis(OmA)providesanewideaforhi曲resolutionremotesens