基于PCNN的SAR遙感圖像變化檢測.pdf

1、SAR是基于相干原理的成像機(jī)理，將地面后向散射回的信號轉(zhuǎn)化成遙感圖像。SAR具有遠(yuǎn)距離，能夠穿透云霧植被、天氣條件的影響，全天候、全天時對地觀測特點。遙感圖像變化檢測就是在此基礎(chǔ)上進(jìn)行的。遙感圖像變化檢測旨在對同一地區(qū)的多時相遙感圖像定量分析獲取感興趣的地物變化信息。變化檢測已經(jīng)成為當(dāng)前空間信息科學(xué)領(lǐng)域的熱點研究問題之一，目前已在幾十個領(lǐng)域得到廣泛的應(yīng)用。在水文方面，進(jìn)行旱澇災(zāi)害監(jiān)測、調(diào)查預(yù)報與評估，分析冰川的動態(tài)進(jìn)退，監(jiān)測海冰運動等；

2、在農(nóng)林方面，對草退化、森林減少、土壤沙化進(jìn)行動態(tài)監(jiān)測；在環(huán)境方面，環(huán)境監(jiān)測以及自然災(zāi)害的評測與預(yù)防等。
　　本文主要針對 SAR圖像變化檢測及其相關(guān)技術(shù)進(jìn)行探討。主要從以下幾個方面的完成工作：
　　(1)針對 FCM算法容易受到噪聲影響且易陷入局部最優(yōu)值，本文采用FLICM算法對遙感圖像檢測。比值法是最常用的獲取差異影像圖的方法，本文使用鄰域比值法得到差異影像圖，能夠有效地抑制散斑噪聲。但得到的差異影像圖中依舊存在大量的噪聲

3、，為了減少對圖像后續(xù)處理的影響，利用基于稀疏表達(dá)理論的Gabor字典對差異影像圖進(jìn)行噪聲抑制。最后使用FLICM算法對去噪后的差異圖聚類，獲取變化區(qū)域圖。
　　(2)因為 PCNN模型相對于其他模型具有神經(jīng)元特有的線性相加、非線性相乘調(diào)制耦合兩種特性，對鄰域激勵信號更強(qiáng)的處理能力，能夠獲取圖像信息更加完整的變化檢測結(jié)果。針對 PCNN模型復(fù)雜，參數(shù)過多，本文對簡化的PCNN模型進(jìn)行簡化，簡化后的模型參數(shù)減為兩個，參數(shù)數(shù)值通過實驗分