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基于特征的光学和sar影像配准与融合方法研究

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基于特征的光学和SAR影像配准与融合方法研究

作者：潘益群电子科技大学

学位级别：硕士

异源遥感影像融合为了使影像信息的可用性最大化,将各自具有互补优势的数据进行整合,在医疗、遥感、计算机视觉和航天领域具有重要的实际价值。光学影像的优势在于它色彩丰富且空间分辨率很高,能清晰地观察到地物丰富的纹理细节信息,而... 详细信息

异源遥感影像融合为了使影像信息的可用性最大化,将各自具有互补优势的数据进行整合,在医疗、遥感、计算机视觉和航天领域具有重要的实际价值。光学影像的优势在于它色彩丰富且空间分辨率很高,能清晰地观察到地物丰富的纹理细节信息,而sar的优势是主动型雷达,24小时不受恶劣天气干扰,且具有一定的穿透性。而配准是影像融合的必要前提步骤,因此研究光学与sar影像的配准与融合具有重要意义。目前光学和sar影像随着遥感技术快速发展,其空间分辨率显著提高,传统的配准方法失效。在像素级融合方面,光学和sar影像因为两者灰度差异大,sar的灰度范围较窄,导致sar影像中的结构不能平滑的注入到光学中,而引起融合结果存在光谱扭曲问题。针对以上问题,本文进行方法改进。主要研究内容如下:（1）针对特征点提取,为了检测到更加稳定可靠的特征点,以便后续获得更多正确匹配点对,本文提出构建各向异性扩散的非线性尺度空间,然后在该空间上每层影像进行特征点提取。该尺度空间采取的滤波核是非线性的,而高斯金字塔的滤波核采用的高斯核,是唯一的线性滤波核,非线性尺度空间的滤波核克服了高斯核会使影像模糊的缺点,得到的每一空间尺度影像更加清晰。（2）为了抵抗异源影像成像机制带来的非线性辐射差异,本文利用相位一致性将两幅影像投射到比较一致的空间上。在特征向量构建方面,由于相位一致性值（Phase Consistency,PC）映射中的大多数像素值都接近于零,因此PC映射的信息较少不足以用于特征描述。其次,PC图对噪声很敏感,因为它主要包含边缘,这会导致特征描述不准确。针对以上问题,本文采用了基于PC信息的最大值索引图而不是直接使用PC映射图来进行描述。（3）由于只利用强度值（PC）来描述特征,仍然不太稳健的。所以本文综合利用相位一致性信息,增加了相位一致性的方向属性,增大了相似特征向量与不相似特征向量的区分度。（4）针对融合问题中sar影像中的结构注入到光学中时不能平滑过渡,而引起融合影像存在光谱扭曲问题,本文提出了基于NSST变换结合分区域的融合算法。该算法主要用分区域的方式替代了IHS逆变换,将sar目标区域和非sar目标区域划分开来,然后针对这两个区域使用各自的融合规则。

关键词：光学影像 sar影像配准融合非下采样剪切波

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基于深度学习的sar影像海上溢油检测研究

基于深度学习的SAR影像海上溢油检测研究

作者：段雅萍山东科技大学

学位级别：硕士

近年来,海上溢油事故频繁发生,对经济和生态环境都造成了重大损失,采取有效的方法检测溢油成为国内外研究热点。合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,sar)具有全天时、全天候、大范围、高精度等特点,为溢油检测提供了有效手段;深度... 详细信息

近年来,海上溢油事故频繁发生,对经济和生态环境都造成了重大损失,采取有效的方法检测溢油成为国内外研究热点。合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,sar)具有全天时、全天候、大范围、高精度等特点,为溢油检测提供了有效手段;深度学习是近年来发展迅速的一种机器学习方法,能够通过学习样本的特征从而建立模型进行溢油检测,而卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)是深度学习中应用较为广泛的模型,在目标检测等方面取得了较为成功的应用。本文基于深度学习方法对sar影像进行溢油检测,研究内容概括如下:1)对经典的溢油检测算法开展了实验研究,实现了基于支持向量机(Support Vector Machine,SVM)和主成分分析(Principal Component Analysis,PC A)方法的溢油检测算法。研究分析SVM的基本原理,根据样本特征选择适合检测溢油的核函数并构建了检测模型,开展了溢油检测实验,该算法的检测结果精度在66%以上;研究分析PCA的基本原理,分别提取溢油和海水的主成分,并将待检测样本的主成分与之作比较,实现了溢油提取,该算法的检测结果精度在80%以上。2)对CNN模型中的反向传播算法进行优化研究。研究分析CNN模型中反向传播梯度下降法的特点,为了克服局部最优的局限,本文将反向误差传播中用一次偏导计算残差推广为二次偏导求残差,将梯度下降计算中一次偏导数的方法替换为二次偏导。本文结合CNN模型中代价函数与激励函数特点,对公式进行了推导并开展了效率评估实验,实验结果只在训练1000次以下比较理想。3)实现了基于灰度共生矩阵与CNN结合的溢油检测算法。研究分析了 CNN模型的原理、构建流程、训练方法与实验数据需求,针对不同极化方式下sar影像溢油特征,统计分析不同样本灰度共生矩阵特征值,构建了针对多极化sar溢油的CNN检测模型,参数包括卷积核的数量、尺寸、网络层数等,并分别选取了 L波段下HH、VV、HV极化方式下的sar影像,开展了溢油检测实验,算法的检测结果精度在85%以上。4)探索研究了 PCA与CNN结合的溢汕检测算法。本文设计的基于灰度共共生矩阵与CNN结合的溢汕检测算法精度较高,但运算时间较长,因此利用PCA方法的降维特性,设计了 PCA与CNN结合的溢油检测算法,基于PCA提取灰度共生矩阵特征值主成分,有效降低了输入到CNN模型中特征向量的维度。该算法的检测效率有一定提升,但检测精度比改进前低。

关键词： sar影像溢油检测深度学习

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基于ECM算法的多视sar影像分割

基于ECM算法的多视SAR影像分割

作者：张英海辽宁工程技术大学

学位级别：硕士

建模为Gamma分布的多视sar影像,由于Gamma函数的存在,EM算法对期望函数求导无法求解出Gamma函数的解析式,而且在变类影像分割中,EM算法无法实现多视sar影像类别数的自动确定。为此,论文分别提出基于ECM算法的多视sar影像固定类分割以及... 详细信息

建模为Gamma分布的多视sar影像,由于Gamma函数的存在,EM算法对期望函数求导无法求解出Gamma函数的解析式,而且在变类影像分割中,EM算法无法实现多视sar影像类别数的自动确定。为此,论文分别提出基于ECM算法的多视sar影像固定类分割以及结合BIC准则和ECM算法的可变类多视sar影像分割。实验表明,将形状参数设为变量可以取得较好的分割结果,并且提出的变类分割算法可以自动实现多视sar影像类别数的确定。为了验证论文提出两种算法的可行性及有效性,分别对模拟和真实多视sar影像进行固定类和可变类分割实验,并采用对比算法进行比较。实验结果表明,提出的两种方法可分别实现多视sar影像分割和类别数的自动确定,并对其各自分割结果进行定性及定量评价。通过定性及定量评价,证明了论文提出两种算法的有效性及可行性。

关键词： sar影像 ECM算法 BIC准则可变类影像分割

基于斑点统计特性保持的sar影像迭代去噪方法研究

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基于斑点统计特性保持的SAR影像迭代去噪方法研究

作者：王姝运辽宁工程技术大学

学位级别：硕士

合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar,sar）成像系统的一个分辨率单元内包含了多个散射分量,由于各个散射分量到分辨率单元的距离不同,以及散射和传播过程中引起散射分量的相位变化,导致不同相位的散射波的相干作用在sar成像中表现... 详细信息

合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar,sar）成像系统的一个分辨率单元内包含了多个散射分量,由于各个散射分量到分辨率单元的距离不同,以及散射和传播过程中引起散射分量的相位变化,导致不同相位的散射波的相干作用在sar成像中表现出颗粒状的噪声模式,称之为“斑点”。相干斑表现出了混乱的、无序的和非周期性等噪声相似特点,降低了sar影像的可解译程度,通常被视为影像噪声。但从成因可以看出,斑点实际上是地物目标对电磁波散射的反映,更进一步说斑点从某种程度上反映了地物目标结构细节信息的部分特征,因而斑点与其他影像噪声有着本质的不同,其不应该被单纯地视为无用信号。采用统计理论的方法可以有效表征包含固有相干斑的sar影像特征。因而可以通过统计建模的手段来刻画斑点的统计特性。基于该思想,本文从统计学的角度出发,研究了基于斑点统计特性保持的sar影像迭代去噪方法。运用统计模型对sar影像进行统计建模,通过使影像直方图更好的服从先验假设的统计分布模型实现相干斑抑制,旨在在降噪的过程中遵循sar影像的统计分布规律,保持斑点的统计特性,从而保留斑点中可能包含的地物信息。不同地物具有各异的散射特性,其相干斑服从的统计分布规律亦各不相同,本文分别针对sar同质区域幅度影像和异质区域强度影像进行了实验。（1）同质区域幅度影像。首先,在假设sar幅度影像同质区域对应的统计分布函数为平方根Gamma分布的前提下,分别利用这些区域的像素幅值估计分布函数的参数;其次,根据统计建模结果,通过比较影像直方图和统计分布函数选择具有较大拟合偏差的灰度级;然后,在影像中找到幅度值等于这些灰度级的像素。其中,根据比值像素相关性测量,将部分像素视为异常像素;最后,对异常像素的幅值运用改进Lee滤波器进行降噪。重复以上步骤,直到滤波后影像的直方图很好地服从统计分布函数。（2）异质区域强度影像。首先,假设给定sar强度影像的统计分布函数是先验已知的,即,混合Gamma分布;其次,基于混合Gamma分布模型,运用EM（Expectation Maximization）算法分割影像中的同质区域。然后,针对不同同质区域,选取拟合误差较大的灰度级,根据分割结果计算像素值为该灰度级的像素的密度,判断其是否是异常像素;最后,对异常像素运用Frost滤波器进行降噪。重复上述步骤,直到滤波后能够得到较好的统计建模结果和降噪结果。实验结果表明,不论是对sar同质区域影像,还是异质区域影像,本文提出的降噪算法在获得较好地统计建模结果,保持sar影像统计特性的前提下,不仅较好地抑制了相干斑噪声,而且较好地保留了影像边缘信息。该论文有图33幅,表6个,参考文献81篇。

关键词： sar影像相干斑抑制统计分布函数异常像素检测统计特性保持

基于优化的Chebyshev轨道模型的sar影像正射纠正方法研究

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基于优化的Chebyshev轨道模型的SAR影像正射纠正方法研究

作者：贺朝双桂林理工大学

学位级别：硕士

合成孔径雷达(sar)从刚出现到现在突飞猛进的发展,从开始的真实孔径雷达(RAR)的低分辨率发展到现合成孔径雷达的高分辨率,由原来的单极化、单波段、单模式成像发展到现在的多极化、多波段、多模式成像。sar具有不受天气、时间条件限制... 详细信息

合成孔径雷达(sar)从刚出现到现在突飞猛进的发展,从开始的真实孔径雷达(RAR)的低分辨率发展到现合成孔径雷达的高分辨率,由原来的单极化、单波段、单模式成像发展到现在的多极化、多波段、多模式成像。sar具有不受天气、时间条件限制的优势,能够全天时、全天候、大范围对环境和自然灾害进行监测,已被广泛地用于国土资源调查、地表形变监测等各领域。sar采用侧视的方式进行成像,并且采用斜距投影,且成像过程受地面高程起伏的影响,因此会造成原始sar影像产生几何畸变或形变,主要包括影像的近距离压缩、透视收缩、叠掩、阴影等几何特征。这些几何特征与人眼所观察到的真实地物存在差异,将给图像解译带来不便,因此需要消除这些几何形变,正射纠正处理正是为消除这一几何形变的技术手段。正射纠正是遥感影像预处理最为关键的步骤之一,更是制作正射影像地图不可或缺的关键技术。本文主要研究了星载sar遥感影像的严格几何成像原理(距离多普勒模型),对sar严格几何成像原理进行深入研究,研究基于该模型的正射纠正处理,主要研究内容和成果如下:首先深入地阐述了星载sar的成像原理,进而深入研究了sar影像的严格几何成像模型和正射纠正原理,分析了产生sar影像几何畸变的原因,包括卫星轨道位置误差、地面高差等因素。然后,针对在基于距离多普勒模型的正射纠正数学模型中卫星轨道位置不准确性的问题,提出了利用切比雪夫多项式(Chebyshev)描述卫星轨道,紧接着提出了利用优化的Chebyshev卫星轨道进行sar影像正射纠正的方法。该方法基本原理是利用少量高精度地面控制点和以距离多普勒模型作为约束方程,对Chebyshev多项式所拟合的卫星轨道模型进行优化或修正,并将修正后的卫星轨道模型参与到正射纠正过程,以提高纠正后影像的定位准确性。最后,针对本文提出的正射纠正方法,采用了加拿大RADARSAT-2 sar影像进行试验论证,采用高分辨率的谷歌地球专业版提供的影像作为基准影像,从定量的角度对卫星轨道模型参数优化前后的正射纠正方法所得的纠正影像进行了精度评定。试验结果表明,基于优化的Chebyshev轨道的sar影像正射纠正方法正射纠正定位精度约40米,证明了本文的方法在影像正射纠正中的准确性和有效性。

关键词： sar影像正射纠正距离多普勒切比雪夫多项式

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利用DEM进行星载sar影像的几何精纠正

测绘科技动态 1994年第3期55卷 14-17页

作者：刘玉贤中国测绘科学研究院

星载ＳＡＲ影像的几何精纠正旨在纠正原始ＳＡＲ影像上存在的各种几何变形，提高点位精度。星载ＳＡＲ影像上由地面高差引起的点位位移是多山地区星载ＳＡＲ影像上的主要几何误差。简单采用二维变换函数（如多项式）无法改正该项误差，... 详细信息

星载ＳＡＲ影像的几何精纠正旨在纠正原始ＳＡＲ影像上存在的各种几何变形，提高点位精度。星载ＳＡＲ影像上由地面高差引起的点位位移是多山地区星载ＳＡＲ影像上的主要几何误差。简单采用二维变换函数（如多项式）无法改正该项误差，必须建立ＳＡＲ影像的三维构像模型，并利用数字地面高程模型（ＤＥＭ）来改正包括该项误差在内的ＳＡＲ影像上的所有几何误差。本文对ＳＡＲ影像的传统三维构像模型进行了分析和模型定向试验，发现在没有准确的轨道参数和原始成像参数的情况下，模型定向的精度很差，因此这里提出了一种新的ＳＡＲ影像的三维构像模型。该模型克服了传统模型依赖原始成像参数的不足。山东试验场ＥＲＳ—１星载ＳＡＲ影像数据的处理试验表明，该模型的定向精度可达地面３６米（ＥＲＳ—１星载ＳＡＲ影像的标称地面分辨力为３０米）。

关键词： DEM sar影像几何误差

基于空间统计学的sar影像海冰纹理结构建模方法研究

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基于空间统计学的SAR影像海冰纹理结构建模方法研究

作者：汪霄箭辽宁工程技术大学

学位级别：硕士

遥感影像数据蕴含丰富的地物空间信息,其中主动式成像传感系统——合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,sar)可以全天时、全天候的对地球进行观测。但由于其成像原理及过程的复杂性,使其数据解译难度大大增加。本文在随机几何和空间... 详细信息

遥感影像数据蕴含丰富的地物空间信息,其中主动式成像传感系统——合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,sar)可以全天时、全天候的对地球进行观测。但由于其成像原理及过程的复杂性,使其数据解译难度大大增加。本文在随机几何和空间统计学的基础上,采用随机模型模拟,空间统计学测度分析,对海冰空间结构进行解译。首先根据海水与海冰混合区域的影像空间结构特征,建立两个随机模型。其一为多值Gamma模型,用于描述海洋表面对电磁波的连续性变化特征。其二为Poisson Mosaic模型,用于表征不同类型海冰对电磁波的区域性变化特征。然后以这两个模型为基础,建立混合模型并定义其空间统计学测度——理论一阶、二阶变异函数以刻画海冰空间结构变化。最后根据实际影像计算实际变异函数值,利用最小二乘准则拟合理论变异函数,估计出其中参数,反演出相应的海冰空间结构信息。实验分为三个部分,首先从理论上验证混合模型区分不同空间结构的可行性。然后生成具有不同空间结构特性的模拟影像,并以这些影像为实验对象对本文方法进行验证。最后以加拿大Hudson湾Radarsat-1强度影像为实验对象,用Canadians Ice Service提供的相关海冰信息为验证信息,验证本文方法对不同海冰参数的反演能力。

关键词： sar影像海冰空间结构随机模型变异函数

基于OS-HOG的光学与sar影像匹配研究

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基于OS-HOG的光学与SAR影像匹配研究

作者：韩雅鑫中国测绘科学研究院

学位级别：硕士

光学与合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,sar)是两种重要获取地表信息的遥感观测手段。光学影像符合人眼逻辑、易于判读,但是易受光照条件和天气影响,获取受到限制;sar则可以全天时、全天候成像,具有较强的穿透能力、不受自然条... 详细信息

光学与合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,sar)是两种重要获取地表信息的遥感观测手段。光学影像符合人眼逻辑、易于判读,但是易受光照条件和天气影响,获取受到限制;sar则可以全天时、全天候成像,具有较强的穿透能力、不受自然条件的限制。联合使用光学与sar影像可以充分发挥各自优势,获得目标场景更加丰富的地物信息,实现二者优势互补。光学与sar影像之间的高精度匹配和配准,是联合使用两种影像的基础。由于成像机理不同,光学与sar影像之间存在明显的非线性辐射差异和几何差异,加上sar影像固有的相干斑噪声,使得两种影像间的匹配变得较为困难。针对以上问题,为实现光学与sar影像的高精度匹配,本文提出了一套光学与sar影像快速稳健匹配方法,主要工作和贡献如下:(1)提出了一套光学与sar影像的快速匹配框架和相应的匹配策略,提升了匹配的效率和性能。首先根据遥感影像的地理坐标和相关参数对待匹配影像进行粗纠正,消除大的旋转和尺度差异,默认影像局部只存在平移差异;使用自适应分块Harris算子在光学影像中提取特征点,根据地理坐标计算其在sar影像中的初始对应位置;分别获得光学与sar影像一致的梯度信息,并以此构建特征描述符;针对模板匹配中多峰现象和计算效率低下,将贪心算法和三维快速傅里叶变换引入模板匹配,从而实现光学与sar影像的快速匹配。提出了一种匹配算法性能评价指标——双候选点率,可以有效反映待匹配影像对的几何结构丰富度以及匹配方法的性能。(2)提出了一种基于几何结构的光学与sar影像的特征描述符OS-HOG(Optical-to-sar Histogram of Oriented Gradient)构建方法,提升了匹配的稳健性和成功率。针对两种影像,分别使用Sobel算子与ROEWA算子提取光学与sar影像的梯度信息;根据梯度方向和梯度幅值直方图构建特征向量,并通过卷积运算增强特征述符的鲁棒性,获得最终的特征描述符OS-HOG;深入研究梯度算子、梯度幅值分配方式、梯度方向区间划分(即方向箱)数量和特征向量统计窗口大小对OS-HOG匹配性能影响,并给出了最佳参数建议。(3)利用多组不同场景、不同传感器、不同分辨率的光学与sar影像开展了匹配实验,从匹配正确率、匹配精度与计算效率等多个不同角度将OSHOG与其他匹配方法进行对比,结果表明本文方法可以获得更高的匹配精度以及更多的同名点数量,而且运行效率较高,具有更强的稳健性、可靠性和实用性。

关键词：影像匹配光学影像 sar影像匹配框架几何结构特征

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基于影像分割的sar影像变化检测技术研究

基于影像分割的SAR影像变化检测技术研究

作者：王刚解放军信息工程大学

学位级别：硕士

合成孔径雷达（synthetic aperture radar,sar）是一种主动式的微波传感器，其具有全天时、全天候、穿透能力强的特点。因此，sar影像相比较其它影像，在地物识别方面有更大的优势，更加适合于高机动的侦查、探测。本文在总结了sar影像... 详细信息

合成孔径雷达（synthetic aperture radar,sar）是一种主动式的微波传感器，其具有全天时、全天候、穿透能力强的特点。因此，sar影像相比较其它影像，在地物识别方面有更大的优势，更加适合于高机动的侦查、探测。本文在总结了sar影像变化检测的研究现状的基础上，针对目前存在的方法虚警率过高的问题，借鉴了sar影像分割的诸多研究成果，对基于影像分割的sar影像变化检测技术进行了深入的研究。完成的主要工作与取得的成果如下： 1、详细介绍了sar影像变化检测技术和分割技术的发展现状及其应用中涉及到的各项关键技术，包括sar影像的滤波、辐射校正、几何校正、匹配;归纳总结了各种变化检测方法及其优缺点和精度评价方法。 2、引入了K均值聚类算法和基于马尔科夫（MRF）分割的理论，并对K均值分割算法进行改进，将改进后的K均值分割方法与MRF分割方法进行组合，形成一种自适应的K均值MRF分割方法，并对算法进行了实验与分析，验证了算法的有效性。 3、研究了一种联合分割的变化检测思想，并且引入相对熵作为变化检测的测度，在实验中采用自适应的K均值MRF分割方法进行sar影像分割，通过实验结果表明，这种基于影像分割的变化检测方法能够有效地降低虚警率。 4、研究了另外一种不同思路的基于影像分割的变化检测方法，并且引入M氏距离作为变化检测的测度，在实验中采用一种多尺度的分割方法进行sar影像的分割，通过实验结果表明，这种方法同样适用于sar影像的变化检测。

关键词： sar影像变化检测 MRF分割多尺度分割相对熵 M氏距离