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1、文妻未)!戶／，I碩士學(xué)位論文遙感圖像區(qū)域變化檢測技術(shù)的研究StudyontheDetectionTechnologyforRegionalVariationinRemoteSensingImage作者：張暉導(dǎo)師：宋永端袁雪北京交通大學(xué)2014年3月學(xué)位論文版權(quán)使用授權(quán)書本學(xué)位論文作者完全了解北京交通大學(xué)有關(guān)保留、使用學(xué)位論文的規(guī)定。特授權(quán)北京交通大學(xué)可以將學(xué)位論文的全部或部分內(nèi)容編入有關(guān)數(shù)據(jù)庫進(jìn)行檢索，并采用影印、縮印或掃描等復(fù)制手段保存、匯編以供查閱和借閱。同意學(xué)校向國家有關(guān)部門或機(jī)構(gòu)送交論文的復(fù)印件和磁盤。(保
2、密的學(xué)位論文在解密后適用本授權(quán)說明)學(xué)位論文作者簽名：象1學(xué)導(dǎo)師簽名：盛麗占一簽字日期：2d陣雪月2拍簽字目期：≯-侔弓月髟日中圖分類號(hào)：TP751．1UDC：528．8學(xué)校代碼：10004密級(jí)：公開北京交通大學(xué)碩士學(xué)位論文遙感圖像區(qū)域變化檢測技術(shù)的研究StudyontheDetectionTechnologyforRegionalVariationinRemoteSensingImage作者姓名：張暉導(dǎo)師姓名：宋永端袁雪學(xué)位類別：工學(xué)學(xué)科專業(yè)：控制理論與控制工程北京交通大學(xué)2014年3月學(xué)號(hào)：11120246職稱：
3、教授副教授學(xué)位級(jí)別：碩士研究方向：遙感圖像處理致謝時(shí)間如白駒過隙，轉(zhuǎn)眼間我的研究生生涯就要畫上句號(hào)了?；厥變赡臧氲难芯可?，我感慨萬千。在這其間我彷徨過、消沉過，但更多的是開心、感動(dòng)和堅(jiān)持。老師們孜孜不倦的教誨，同學(xué)們熱情真誠的幫助，無不成為我今生最美好的回憶。首先要衷心感謝我的第一導(dǎo)師宋永端教授。宋老師不僅在學(xué)術(shù)上給我進(jìn)行了悉心的指導(dǎo)，而且老師孜孜不倦的科研精神和踏實(shí)嚴(yán)謹(jǐn)?shù)闹螌W(xué)態(tài)度對(duì)我的學(xué)習(xí)和科研也影響深遠(yuǎn)。感謝我的第二導(dǎo)師袁雪老師。在我剛?cè)雽W(xué)彷徨無助的階段，是她大姐姐般的親切和藹的態(tài)度讓我慌亂的心慢慢安定下來。
4、在科研上，她給我無私的指點(diǎn)和教導(dǎo)；在生活上，她給我朋友般的關(guān)心和照顧。我還要感謝我的實(shí)驗(yàn)室同學(xué)們，感謝周媚媚、劉雙雙、姜雪菲等同學(xué)在學(xué)習(xí)、生活方面給我的幫助和關(guān)心。有這些可愛的同學(xué)為伴，我的研究生生活很充實(shí)和很溫馨。感謝我的男朋友，這么多年來，他一直支持我、陪伴我和關(guān)心我。有他的陪伴，我的前進(jìn)的路上不孤單、不害怕。最后我要特別感謝我的家人。感謝養(yǎng)育了我二十多年的父母，他們從青絲熬到白發(fā)，一直為我i'I']JL女操勞。養(yǎng)育之恩，終身難報(bào)。在此我要衷心的祝福我的父母平安健康，我一定會(huì)好好報(bào)答父母養(yǎng)育之恩。感謝我的大伯和大
5、媽，沒有他們就沒有現(xiàn)在活蹦亂跳的我。感謝我的哥哥和嫂子，感謝他們對(duì)父母的照顧，讓我可以安心在外面闖蕩。再次向所有關(guān)心、支持和幫助過的親人、師長和朋友們表示衷心的感謝，祝他們永遠(yuǎn)平安、健康、幸福!中文摘要摘要：近年來，遙感圖像的區(qū)域變化檢測技術(shù)在國民經(jīng)濟(jì)和國防建設(shè)中發(fā)揮了重要的作用。本文圍繞著變化檢測技術(shù)中一些關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行了研究，主要涉及：1)遙感圖像去噪；2)彩色遙感圖像分割和3)遙感圖像分類識(shí)別。由于氣象的原因，在遙感圖像成像過程中有時(shí)會(huì)混有云霧噪聲。區(qū)域性云霧的存在會(huì)嚴(yán)重影響遙感圖像的判讀和分析。本文在考察含云遙
6、感圖像中地物信息和噪聲信息的頻率分布特點(diǎn)的基礎(chǔ)上，提出了基于小波變換及HSI顏色空間的遙感圖像云霧噪聲去除的算法。此算法在較大程度上保留遙感圖像中有用信息的基礎(chǔ)上，較好的去除了遙感圖像中存在的云霧噪聲。遙感圖像分割是實(shí)現(xiàn)區(qū)域變化檢測的前提條件之一。分割質(zhì)量的好壞，決定著區(qū)域變化檢測的成敗。本文基于統(tǒng)計(jì)學(xué)原理利用統(tǒng)計(jì)區(qū)域合并算法對(duì)彩色遙感圖像進(jìn)行了多尺度分割。針對(duì)分割過程中存在的“過分割”問題，本文結(jié)合分割后的區(qū)域的LBP特征及邊緣特征，提出了一種基于閡值的區(qū)域合并算法。良好的圖像分類識(shí)別技術(shù)，是區(qū)域變化檢測結(jié)果準(zhǔn)確的
7、保障。文章對(duì)傳統(tǒng)的視覺詞袋模型(Bag．Of-Visual．Words，BOVW)算法中“單詞”分配步驟進(jìn)行了分析研究。針對(duì)傳統(tǒng)的BOVW算法中“單詞”在“硬分配”過程中存在的問題，采用了具有魯棒性的“軟分配”方法。利用此方法，可以提高遙感圖像的分類識(shí)別率。傳統(tǒng)的BOVW算法在計(jì)算時(shí)間上消耗巨大。本文在對(duì)傳統(tǒng)的BOVW算法進(jìn)行較為深入研究的基礎(chǔ)上，提出的FastBOVW算法。此算法主要通過改進(jìn)視覺詞典建立的方法，來達(dá)到提高計(jì)算速度的目的。通過在實(shí)際的數(shù)據(jù)庫上的實(shí)驗(yàn)表明，本文提出的FastBOVW算法在保證分類精度前提
8、下能夠?qū)⒂?jì)算速度提高L(本文為20～30倍)左右。本項(xiàng)研究取得的相關(guān)結(jié)果對(duì)提高遙感圖像區(qū)域發(fā)生變化的處理能力有一定的指導(dǎo)和借鑒意義。關(guān)鍵詞：遙感圖像；圖像去噪；圖像分割：圖像分類；FastBOVW分類號(hào)：TP751．1111ABSTRACTABSTRACT：Technologyfordetectingregionalvariationinrem
