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多时相遥感影像变化检测方法研究

作　者: 陈颖
导　师: 赵勋杰
学　校: 苏州大学
专　业: 光学
关键词: 遥感影像多波段KL变换波段组合灰度差分纹理差分融合
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2011年
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内容摘要

多时相遥感图像变化检测技术是通过对比和分析同一地域不同时相的遥感图像以获取所研究的对象变化信息的技术。随着遥感技术的发展,多时相遥感图像变化检测已经在国民经济和国防建设领域得到广泛应用,主要用于城市资源数据更新及利用、环境监测、防灾减灾、战场态势分析以及毁伤效果评估等方面。在对变化检测做了系统分析的基础上,论文针对两种不同的遥感数据源提出了不同的变化检测算法。首先,对于多波段TM影像的变化检测,本文提出了一种改进的基于KL变换的变化检测方法。KL变换能够把原来多个波段中的有用信息尽量集中到数目尽可能少的新的组分图像中,并能够使新的组分图像之间互不相关。在确保计算精度的前提下,本文引入最佳波段组合的思想,选取多波段TM影像中的某几个波段进行组合,对合成后的影像作KL变换,从而减少了运算时间,解决了传统的KL变换耗时多的问题。由于变换结果的前几个分量上集中了两个影像的主要信息,而后几个分量则反映出了两影像的差别信息,可以突出变化信息,因此可选择变换后最佳的分量组合来提取变化区域。实验结果表明,该算法集中了两个时相的影像信息,信息量丰富,变化信息突出,噪声信息对其影响较小。其次,对于分辨率高的SPOT影像,本文提出了一种基于灰度差分与纹理特征差分图像融合的变化检测算法。图像差分是实现变化区域检测最直接的方法,但仅仅根据地物光谱特征差异得到的灰度差分图像不能完全表征地物局部结构的变化。针对灰度差分法不能突显地物空间结构特征的不足,结合纹理差分图像在结构特征上的特点,将灰度差分图像和纹理差分图像进行融合,并利用OSTU方法选取阈值,从而检测出变化的区域。实验结果表明,该算法大大地提高了简单的纹理差分或是灰度差分算法的检测精度。

全文目录

中文摘要  4-5
Abstract  5-10
第1章绪论  10-15
  1.1 研究背景和意义  10-11
  1.2 国内外研究现状及存在问题  11-13
    1.2.1 国内外研究现状  11-13
    1.2.2 变化检测方法研究中存在的主要问题  13
  1.3 论文主要工作及结构安排  13-15
    1.3.1 论文主要工作  13-14
    1.3.2 结构安排  14-15
第2章遥感影像与变化检测基础知识  15-29
  2.1 遥感及遥感影像  15-19
    2.1.1 遥感的概念  15
    2.1.2 遥感的过程  15-17
    2.1.3 遥感影像  17
    2.1.4 遥感影像数据源  17-19
  2.2 变化检测的基本理论  19-28
    2.2.1 变化检测的概念  19
    2.2.2 变化检测的三个层次  19-20
    2.2.3 变化检测的一般流程  20-21
    2.2.4 变化检测的主要方法及特点  21-25
    2.2.5 影响变化检测的因素  25-27
    2.2.6 变化检测的性能评估  27-28
  2.3 本章小结  28-29
第3章遥感图像预处理  29-39
  3. 灰度图像薄云去除  29-31
    3.1.1 含云区域影像的空间特性和频率特性  29-30
    3.1.2 基于同态滤波的薄云去除  30-31
  3.2 辐射校正  31-33
  3.3 几何校正  33-34
    3.3.1 几何校正的分类  33
    3.3.2 几何精校正的实现  33-34
  3.4 实验结果  34-37
    3.4.1 遥感影像数据源  34-35
    3.4.2 影像预处理结果与分析  35-37
  3.5 本章小结  37-39
第4章基于改进的多波段KL 变换的变化检测  39-53
  4.1 KL 变换  39-42
    4.1.1 KL 变换原理  39-40
    4.1.2 TM 遥感影像的KL 变换  40-42
  4.2 基于KL 变换的变换检测常用方法  42-44
    4.2.1 主分量差异法  42
    4.2.2 差异主分量法  42-43
    4.2.3 K-均值聚类差值法  43
    4.2.4 多波段KL 变换法  43-44
  4.3 基于改进的多波段KL 变换的变化检测  44-47
    4.3.1 多光谱遥感图像的波段选取  44-46
    4.3.2 算法及流程  46-47
  4.4 实验结果与分析  47-52
  4.5 本章小结  52-53
第5章基于灰度差分与纹理特征差分图像融合的变化检测  53-67
  5.1 灰度共生矩阵  53-55
  5.2 纹理特征  55-59
    5.2.1 基于灰度共生矩阵的纹理特征分析  55-57
    5.2.2 基于Gabor 小波变换的纹理特征分析  57-58
    5.2.3 基于自相关函数的纹理特征分析  58
    5.2.4 分形纹理分析方法  58-59
  5.3 基于灰度差分的变化检测  59-60
  5.4 基于纹理特征差分的变化检测  60-61
  5.5 基于差分图像融合的变化检测  61-63
  5.6 阈值选取方法  63-64
  5.7 实验结果与分析  64-66
  5.8 本章小结  66-67
第6章工作总结与展望  67-69
  6.1 论文总结  67-68
  6.2 工作展望  68-69
参考文献  69-73
攻读硕士学位发表学术论文情况  73-74
致谢  74-75

多时相遥感影像变化检测方法研究

内容摘要

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