基于混合模型和分類后比較法的SAR圖像變化檢測的開題報告

基于混合模型和分類后比較法的SAR圖像變化檢測的開題報告一、研究背景及研究意義SAR（SyntheticApertureRadar）圖像變化檢測是一項重要的研究內(nèi)容，在軍事、環(huán)境、城市規(guī)劃等領(lǐng)域具有廣泛的應(yīng)用前景。SAR技術(shù)可以在各種天氣和照明條件下獲取到地表信息，因此具有比光學(xué)遙感更廣泛的適用范圍和更高的數(shù)據(jù)更新速度。基于SAR圖像的變化檢測，可以幫助我們更好地了解地表演化情況，對自然災(zāi)害監(jiān)測、軍事情報獲取、城市健康發(fā)展等具有重要的意義。傳統(tǒng)的SAR圖像變化檢測方法主要是針對單幅圖像進(jìn)行處理，如基于特征向量分析、比例距離量度等方法。但實際應(yīng)用中，對于相同區(qū)域的多幅SAR圖像進(jìn)行變化檢測更具有實際意義。因此，基于多時相SAR圖像的變化檢測方法對于提高變化檢測的精度和可靠性具有重要意義。二、研究目的及內(nèi)容本文的主要研究目的是提出一種基于混合模型和分類后比較法的SAR圖像變化檢測方法，用于實現(xiàn)多時相SAR圖像的變化檢測。具體研究內(nèi)容如下：1.研究SAR圖像變化檢測的基本原理和方法，分析現(xiàn)有的SAR圖像變化檢測方法的優(yōu)點和缺點，包括基于特征向量分析、比例距離量度等方法。2.選擇合適的混合模型進(jìn)行模型構(gòu)建，通過訓(xùn)練集得到模型參數(shù)，用以分離同一區(qū)域的不同時相SAR圖像中的不同物體信息。本文選擇GMM（GaussianMixtureModel）作為混合模型，通過EM（Expectation-Maximization）算法進(jìn)行模型參數(shù)估計。3.本文將分類后比較法應(yīng)用于多時相SAR圖像的變化檢測，通過已知的分類結(jié)果，得到同一區(qū)域不同時相SAR圖像中被歸類為同一類別的像素點，通過混合模型提取其中的像素變化信息，實現(xiàn)SAR圖像變化檢測任務(wù)。三、研究方法及步驟1.深入研究SAR圖像變化檢測的基本原理、方法和最新研究成果，包括公共點法、雙頻差法、極化相干矩陣法等。2.構(gòu)建適用于多時相SAR圖像變化檢測的混合模型，分析混合模型的數(shù)目、初始值對模型性能的影響，選擇適當(dāng)?shù)哪Ｐ蛥?shù)估計方法，如EM算法、VB算法等等。3.將得到的混合模型應(yīng)用于多時相SAR圖像的變化檢測中，利用分類后比較法選擇合適的分類器進(jìn)行像素分類，得到相同區(qū)域不同時相SAR圖像中的被歸為同一類別的像素點，從中提取像素變化信息，最終實現(xiàn)SAR圖像變化檢測。四、預(yù)期研究成果及創(chuàng)新點本文主要預(yù)期研究成果及創(chuàng)新點如下：1.提出了一種基于混合模型和分類后比較法的SAR圖像變化檢測方法，用于實現(xiàn)多時相SAR圖像的變化檢測。2.通過實驗驗證，本文提出的方法可以有效地實現(xiàn)SAR圖像的變化檢測，并且在準(zhǔn)確性和魯棒性上都具有明顯優(yōu)勢。3.本文提出的方法將SAR圖像的多時相信息充分利用，對于實際項目中的變化檢測具有重要意義。五、研究計劃及進(jìn)度安排1.研究SAR圖像變化檢測方法及相關(guān)算法，包括特征向量分析、比例距離量度等方法：2022年7月-2022年9月。2.構(gòu)建適用于多時相SAR圖像變化檢測的混合模型，分析混合模型的數(shù)目、初始值對模型性能的影響，選擇適當(dāng)?shù)哪Ｐ蛥?shù)估計方法：2022年10月-2022年12月。3.將得到的混合模型應(yīng)用于多時相SAR圖像的變化檢測中，利用分類后比較法選擇合適的分類器進(jìn)行像素分類：2023年1月-2023年4月。4.實現(xiàn)本文提出的方法，