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《基于圖像整合和模糊聚類sar圖像變化檢測》由會員上傳分享，免費在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在學(xué)術(shù)論文-天天文庫。
1、————一、黼』摘要近年來，合成孑L徑雷達(dá)(syntheticapertureradar，SAR)已越來越廣泛的應(yīng)用于變化檢測領(lǐng)域。本文研究了基于差異圖像分析的SAR圖像變化檢測的關(guān)鍵技術(shù)，包括差異影像圖的構(gòu)造、差異圖的分析和涉及實時性應(yīng)用的變化檢測并行計算技術(shù)。具體研究內(nèi)容闡述如下：(1)提出了一種基于小波圖像融合的差異圖構(gòu)造方法。該方法依據(jù)均值比差異圖和對數(shù)比差異圖各自特點，利用小波多尺度融合得到了新的差異圖。小波圖像融合利用均值算子和小波系數(shù)局部能量最小規(guī)則對兩種差異圖的優(yōu)點進(jìn)行合理的融合，有效抑制了斑點噪聲并提高了變化類和非變化類的可分性。(2)提出了一種
2、用于差異圖分析的局部信息模糊C均值聚類改進(jìn)算法。該方法從聚類的角度對變化檢測問題進(jìn)行研究，將SAR圖像變化檢測的差異圖分析轉(zhuǎn)化為圖像分割問題。在聚類過程中，新方法充分利用了鄰域灰度信息和鄰域空間信息，能夠有效的克服噪聲影響并增強(qiáng)聚類性能，在噪聲免疫和圖像細(xì)節(jié)保留上達(dá)到了很好的平衡。(3)針對SAR圖像變化檢測中的海量數(shù)據(jù)實時性處理以及聚類算法時間復(fù)雜度較高的問題，提出了一種基于GPU集群的聚類算法并行計算方法?；贕PU集群的并行化方法采用MPI+CUDA的編程模型，先將待聚類的差異影像圖分配到集群的各個計算節(jié)點中，然后在計算節(jié)點中利用GPU進(jìn)行并行計算。該方法能
3、夠有效的降低算法執(zhí)行時間，在海量圖像數(shù)據(jù)變化檢測的應(yīng)用中具有非常重要的實際意義。關(guān)鍵詞：變化檢測合成子L徑雷達(dá)小波圖像融合模糊C均值GPU集群II摘要AbstractIIIInrecentyears，changedetectioninsyntheticapertureradar(SAR)sensorhasbeenattractedwideattention．Inthispaper,asystematicstudyiscarriedoutfortheSARimagechangedetectiontechniquebasedonanalysisofdifference
4、image，includingthegenerationofdifferenceimage，theanalysisofdifferenceimageandthereal·timeapplicationofchangedetectiontechniquethatrelatedtoparallelcomputing．ThedetailofthisPapel"canbedescribedasfollows：(1)Anovelmethodthatbasedonwaveletimagefusionforgeneratingdifferenceimageisproposed．
5、Inthismethod，waveletmulti-scalefusionisintroducedtogeneratedifferenceimagebyusingcomplementaryinformationfrommean-ratioimageandlog-ratioimage．Waveletfusionrulesthatbasedonaverageoperatorandminimumlocalareaenergyarechosentocombinetheadvantageofbothmethods，ithelpstoinhibitthespecklenois
6、eeffectivelyandimprovethecontrastbetweentheunchangedandchangedclasses．(2)Areformulatedclassificationmethodbasedonfuzzyc-meansclusteringisproposedforclassifyingchangedandunchangedregionsinthedifferenceimage．Inthismethod，theproblemofchangedetectionisstudiedintheperspectiveoffuzzycluster
7、ing，soitCanbetransformedinimagesegmentation．Thisreformulatedfuzzyclusteringalgorithmcanincorporatetheinformationaboutbothlocalgrayandspatialcontextinanovelfuzzywayforthepurposeofreducingtheeffectofspecklenoiseandenhancingtheclusterperformance．Ingeneral，thismethodmakesabalancebetweenno
8、ise-i
