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基于MRF模型和统计建模的SAR图像地物分类方法研究

作　者: 孙书进
导　师: 邹焕新
学　校: 国防科学技术大学
专　业: 信息与通信工程
关键词: 合成孔径雷达 马尔可夫随机场 统计建模 图像分类 连接函数
分类号: TN957.52
类　型: 硕士论文
年　份: 2011年
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内容摘要


合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)作为一种信息获取手段,在国防、环境等方面具有突出的战略意义。SAR图像地物分类是SAR图像解译的重要内容,基于马尔可夫随机场(Markov Random Field,MRF)和统计建模的SAR图像地物分类方法充分利用了图像中的上下文信息和图像灰度统计分布特征,在图像处理中得到了广泛的应用。本文系统研究了基于MRF和统计建模的SAR图像地物分类方法。首先,作为全文研究的理论基础,深入分析了SAR图像杂波的统计模型。文中全面概括了现有SAR图像杂波统计模型,深入研究了基于Mellin变换的参数估计方法,总结了该参数估计方法在已有分布模型中的参数求解方程。为了满足高分辨率条件下的数据建模需求,文中重点研究分析了一种基于字典集的SAR图像统计建模方法(DSEM)。为了完成多极化SAR数据建模,研究了多通道数据建模工具:copula连接函数。其次,研究了基于MRF模型和统计建模的单极化SAR图像分类方法。文中研究了MRF模型应用于图像分类的理论框架,并结合SAR图像统计建模基础知识,研究了SAR图像分类方法以及求解最优标记矩阵的优化算法。基于copulas理论提出一种首先建立灰度数据空间和对比度纹理数据空间的联合分布,然后基于MRF模型完成单极化图像分类的方法。最后,研究了基于MRF模型和统计建模的多极化SAR图像分类方法。文中研究了基于copulas函数多极化SAR图像统计建模方法,并借鉴字典集的思想提出了一种基于字典集的混合copulas建模方法。实验证实,对于多极化SAR图像统计分布建模,该方法有更好的数据描述能力。同时也验证了,与单极化SAR图像分类相比较,多极化SAR图像分类由于综合利用了多通道数据信息,能够取得更好的分类结果。

全文目录


摘要  9-10
ABSTRACT  10-11
第一章 绪论  11-19
  1.1 研究背景及意义  11-13
  1.2 国内外研究现状  13-15
    1.2.1 特征提取算法  13-14
    1.2.2 分类算法  14-15
  1.3 论文研究内容和完成的主要工作  15-19
    1.3.1 论文的研究重点  15-16
    1.3.2 基本研究思路  16-17
    1.3.3 论文的章节安排  17-19
第二章 SAR图像统计建模基础理论  19-42
  2.1 引言  19
  2.2 SAR 图像统计模型概述  19-23
    2.2.1 经验分布  20
    2.2.2 由乘积发展的统计模型  20-22
    2.2.3 由广义中心极限定理发展的统计模型  22-23
    2.2.4 联合分布模型  23
  2.3 基于Mellin 变换的参数估计方法  23-29
    2.3.1 经典参数估计方法  23-24
    2.3.2 基于Mellin 变换的参数估计方法  24-27
    2.3.3 MoLC 应用于分布的参数估计  27-29
  2.4 基于字典集的SAR 图像统计建模方法  29-32
    2.4.1 有限混合模型  30
    2.4.2 EM 算法  30-31
    2.4.3 基于字典集的有限混合模型  31-32
  2.5 copula 函数理论  32-36
    2.5.1 copula 定义及Sklar’s 定理  32-33
    2.5.2 相关性度量  33-34
    2.5.3 copula 函数类型  34-36
  2.6 实验结果及分析  36-40
    2.6.1 单分布模型地物分布拟合结果与分析  36-39
    2.6.2 混合模型地物分布拟合结果与分析  39-40
  2.7 本章小结  40-42
第三章 基于MRF模型和统计建模单极化SAR图像分类  42-57
  3.1 引言  42
  3.2 MRF 理论概述  42-45
    3.2.1 MRF 模型基础理论  42-43
    3.2.2 Gibbs 分布  43-44
    3.2.3 Hammers-Clifford 定理  44-45
  3.3 基于MRF 模型和灰度统计的单极化SAR 图像分类  45-47
    3.3.1 基于MRF 模型图像分类  45-46
    3.3.2 MMD 算法  46
    3.3.3 分类精度评价  46-47
  3.4 基于MRF 模型和特征联接的单极化SAR 图像分类  47-51
    3.4.1 图像纹理特征提取  48-50
    3.4.2 基于copulas 的特征联接MRF 单极化SAR 图像分类  50
    3.4.3 copula 函数的选取  50-51
    3.4.4 分类实现步骤  51
  3.5 实验结果及分析  51-55
    3.5.1 基于MRF 模型和灰度统计的单极化SAR 图像分类实验  51-54
    3.5.2 基于MRF 模型和特征联接的单极化SAR 图像分类实验  54-55
  3.6 本章小结  55-57
第四章 基于MRF模型和统计建模多极化SAR图像分类  57-69
  4.1 引言  57
  4.2 一种多极化SAR 图像数据统计建模方法  57-60
    4.2.1 传统多极化SAR 图像数据统计建模方法  57-59
    4.2.2 基于copula 的多极化SAR 图像数据统计建模  59-60
  4.3 基于混合copulas 的多极化SAR 图像数据建模  60-63
    4.3.1 混合copulas 理论  60
    4.3.2 混合copulas 参数估计  60-62
    4.3.3 基于字典集的混合copulas 多极化SAR 图像数据建模  62-63
  4.4 基于MRF 模型多极化SAR 图像分类  63-64
  4.5 实验结果及分析  64-68
    4.5.1 基于单copula 多极化SAR 图像分类实验  64-66
    4.5.2 基于字典集混合copulas 多极化SAR 图像分类实验  66-68
  4.6 本章小结  68-69
第五章 结束语  69-71
  5.1 全文工作总结  69-70
  5.2 未来工作展望  70-71
致谢  71-72
参考文献  72-80
作者在学期间取得的学术成果  80-81
附录A Mellin变换基本性质的证明  81-83
附录B MoLC方法应用于G0分布参数估计  83

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中图分类: > 工业技术 > 无线电电子学、电信技术 > 雷达 > 雷达设备、雷达站 > 雷达接收设备 > 数据、图像处理及录取
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