图书介绍
智能SAR影像变化检测PDF|Epub|txt|kindle电子书版本网盘下载
- 焦李成等著 著
- 出版社： 北京：科学出版社
- ISBN：7030522078
- 出版时间：2017
- 标注页数：265页
- 文件大小：34MB
- 文件页数：278页
- 主题词：
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图书目录
第1章 绪论1
1.1 研究背景及意义1
1.2 研究对象1
1.3 变化检测方法及存在问题2
1.3.1 变化检测预处理2
1.3.2 变化检测技术分类3
1.3.3 精度评估6
1.3.4 现有主要检测方法的局限性7
1.4 Fisher判别分析9
参考文献10
第2章 基于小波域隐马尔可夫树模型的遥感图像变化检测16
2.1 引言16
2.2 二维离散小波变换原理17
2.3 隐马尔可夫模型19
2.4 基于小波域HMT模型的遥感图像变化检测算法20
2.4.1 小波域差异影像的构成20
2.4.2 基于双高斯混合模型的分割20
2.4.3 HMT模型融合22
2.5 实验结果分析与有效性验证22
2.5.1 数据描述23
2.5.2 实验结果23
2.6 本章小结28
参考文献28
第3章 基于局部均值动态Fisher分类器的遥感图像变化检测31
3.1 引言31
3.2 均值漂移算法32
3.3 Fisher判别分析原理34
3.4 基于改进Fisher分类器的遥感图像变化检测35
3.4.1 基于边缘检测的样本提取35
3.4.2 基于局部均值Fisher分类器的判别37
3.4.3 算法流程39
3.5 对真实遥感图像的实验结果及分析40
3.5.1 数据描述40
3.5.2 实验结果41
3.6 本章小结45
参考文献45
附录46
第4章 基于非局部均值加权的动态模糊Fisher分类器的遥感图像变化检测49
4.1 引言49
4.2 模糊Fisher判别分析49
4.3 基于非局部均值加权的动态模糊Fisher分类器的变化检测51
4.3.1 预分割变化检测图51
4.3.2 非局部均值加权52
4.3.3 动态FFDA判别53
4.3.4 算法流程54
4.4 对真实遥感图像的实验结果及分析55
4.4.1 数据描述55
4.4.2 实验结果56
4.5 本章小结59
参考文献60
附录61
第5章 基于小波域Fisher分类器的SAR图像变化检测64
5.1 引言64
5.2 小波域Fisher分类器变化检测过程65
5.2.1 多层预分割变化检测图65
5.2.2 小波域Fisher分类器训练67
5.2.3 基于空间邻域关系和上下文关系的融合69
5.3 参数设置及实验对比70
5.3.1 实验设置70
5.3.2 Bern实验数据71
5.3.3 Ottawa实验数据75
5.4 本章小结77
参考文献78
附录79
第6章 基于神经网络和非局部均值加权的SAR图像变化检测82
6.1 引言82
6.2 BP神经网络原理83
6.3 联合特征向量构成84
6.4 基于神经网络的SAR图像变化检测85
6.4.1 非局部均值加权85
6.4.2 算法实现86
6.5 实验结果分析及有效性验证88
6.5.1 Bern试验数据88
6.5.2 Ottawa实验数据91
6.6 本章小结94
参考文献94
第7章 基于块相似性度量模型的SAR图像变化检测96
7.1 引言96
7.2 变化检测框架及研究动机97
7.2.1 从SAR图像比值分布到变化检测97
7.2.2 待解决的问题及研究动机99
7.3 基于相似性度量的CFAR变化检测100
7.3.1 降斑：SAR-DNS滤波器100
7.3.2 估计等效视数102
7.3.3 阈值与虚警概率104
7.4 实验结果分析104
7.4.1 评价指标104
7.4.2 在合成SAR图像上的实验结果分析104
7.4.3 在真实SAR图像上的实验结果分析106
7.5 本章小结109
参考文献109
附录111
第8章 基于双噪声相似性度量和极化机理的PolSAR变化检测113
8.1 引言113
8.2 PolSAR-DNS框架114
8.2.1 PolSAR数据的统计分布模型114
8.2.2 从DNS到PolSAR-DNS115
8.3 基于PolSAR-DNS的极化SAR降斑116
8.3.1 PolSAR-DNS非局部均值滤波器116
8.3.2 基于PolSAR-DNS的极化SAR降斑实验分析117
8.4 基于PolSAR-DNS的极化SAR变化检测120
8.4.1 PolSAR-DNS变化检测算法120
8.4.2 基于PolSAR-DNS的极化SAR变化检测实验分析121
8.5 本章小结127
参考文献127
第9章 基于多层判别式Fisher自编码器的SAR图像变化检测129
9.1 引言129
9.2 SAR斑点噪声的统计模型与研究动机130
9.3 基于栈式自编码器的SAR变化检测132
9.3.1 栈式自编码器132
9.3.2 基于栈式自编码器的SAR变化检测算法133
9.4 实验与结果分析137
9.4.1 参数设置137
9.4.2 单极化SAR图像的实验分析138
9.4.3 PolSAR数据的实验分析141
9.5 本章小结144
参考文献144
附录146
第10章 基于交互式分割技术和决策级融合的SAR图像变化检测148
10.1 引言148
10.2 交互式分割技术148
10.3 基于交互式分割技术和决策级融合的变化检测算法149
10.3.1 初始种子点的选取150
10.3.2 获取不同尺度的差异图表示150
10.3.3 设置特征151
10.3.4 交互式分割技术分析差异图151
10.3.5 决策级融合生成变化检测结果152
10.4 实验设计152
10.5 变化检测结果比较153
10.5.1 参数分析153
10.5.2 变化检测结果比较及分析153
10.6 其他两组实验数据的变化检测结果158
10.7 本章小结160
参考文献160
第11章 基于值域受限阈值和马尔可夫融合的SAR图像变化检测161
11.1 引言161
11.2 基于值域受限和马尔可夫融合的SAR图像变化检测算法162
11.2.1 确定较难判断类别像素162
11.2.2 值域受限地阈值分割差异图164
11.2.3 基于MRF模型融合不同的阈值分割结果165
11.3 变化检测结果及分析166
11.3.1 实验结果166
11.3.2 结果比较及分析170
11.3.3 与前章节方法比较170
11.4 其他两组实验数据的变化检测结果170
11.5 本章小结173
参考文献173
第12章 在感兴趣的区域层面上进行的SAR图像变化检测174
12.1 引言174
12.2 传统引入空间关系的策略175
12.2.1 基于马尔可夫随机场模型175
12.2.2 基于马尔可夫随机场模型的融合策略176
12.3 基于感兴趣区域引入空间关系177
12.4 基于平稳小波变换和感兴趣区域的变化检测179
12.4.1 获取抽取感兴趣区域标签Ls180
12.4.2 实验设计180
12.4.3 参数分析181
12.4.4 变化检测结果比较及分析183
12.4.5 时间复杂度比较187
12.4.6 其他两组实验数据的变化检测结果188
12.4.7 本节小结190
12.5 基于SGKC算法和感兴趣区域的SAR图像变化检测190
12.5.1 获取抽取感兴趣区域的标签190
12.5.2 验证SGKC算法分类效果191
12.5.3 参数分析193
12.5.4 变化检测结果比较及分析195
12.5.5 SWT+ROI与SGKC+ROI法的比较199
12.5.6 其他两组真实SAR实验数据的变化检测结果199
12.5.7 本节小结202
12.6 本章小结203
参考文献203
第13章 基于模糊贴近度和过渡区域提取的SAR图像变化检测205
13.1 引言205
13.2 经典的差异图构造方法205
13.2.1 比值法差异图206
13.2.2 对数比值法差异图206
13.2.3 区域均值法差异图206
13.2.4 基于相似度测量的差异图构造206
13.3 基于灰度差异抽取过渡区域208
13.4 基于模糊贴近度和过渡区域提取的SAR图像变化检测方法208
13.4.1 构造模糊贴近度差异图209
13.4.2 改进的过渡区域抽取方法209
13.4.3 借助感兴趣区域引入空间关系212
13.5 变化检测结果比较与分析213
13.5.1 实验设计213
13.5.2 基于改进的过渡区域阈值处理不同差异图的结果比较213
13.5.3 变化检测结果比较及分析215
13.5.4 三种基于感兴趣区域（ROI）变化检测方法的性能比较220
13.6 其他两组实验数据的变化检测结果221
13.7 本章小结224
参考文献224
第14章 基于融合的混合型SAR图像变化检测226
14.1 引言226
14.2 基于融合的混合型SAR图像检测方法227
14.2.1 在区域层面上分析差异图228
14.2.2 在像素层面上分析差异图230
14.2.3 基于区域增长融合策略生成最终的变化检测结果233
14.3 变化检测结果比较及分析234
14.4 其他两组实验数据的变化检测结果239
14.5 本章小结241
参考文献241
第15章 基于免疫克隆优化的小波域遥感图像变化检测243
15.1 引言243
15.2 免疫克隆优化用于小波域遥感图像变化检测算法244
15.2.1 小波域多层差异影像的构成244
15.2.2 基于瑞利高斯模型的多层差异图像初始分割244
15.2.3 基于免疫克隆算法的多层偏移插值调整245
15.2.4 多层变化检测结果的融合247
15.3 实验结果与分析247
15.4 本章小结254
参考文献254
第16章 基于BBO优化的遥感图像变化检测255
16.1 引言255
16.2 BBO算法的基本原理255
16.2.1 算法的初始化255
16.2.2 算法的迁移操作256
16.2.3 算法的变异操作256
16.3 基于BBO算法的遥感图像变化检测257
16.3.1 图像的预分割操作257
16.3.2 基于BBO算法的遥感图像变化检测方法257
16.4 实验结果与分析258
16.5 本章小结265
参考文献265