基于多目標(biāo)模糊聚類的sar圖像變化檢測

《基于多目標(biāo)模糊聚類的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、基于多目標(biāo)模糊聚類的SAR圖像變化檢測作者姓名王橋?qū)熜彰?、職稱公茂果教授一級學(xué)科電子科學(xué)與技術(shù)二級學(xué)科電路與系統(tǒng)申請學(xué)位類別工學(xué)碩士提交畢業(yè)論文日期2014年11月學(xué)校代碼10701學(xué)號1202120851分類TN82號TP75密級公開西安電子科技大學(xué)碩士學(xué)位論文基于多目標(biāo)模糊聚類的SAR圖像變化檢測作者姓名：王橋一級學(xué)科：電子科學(xué)與技術(shù)二級學(xué)科：電路與系統(tǒng)學(xué)位類別：工學(xué)碩士指導(dǎo)教師姓名、職稱：公茂果教授提交日期：2014年11月AMultiobjectiveFuzzyClusteringMethodforChangeDetectioninSARImagesAthesissub

2、mittedtoXIDIANUNIVERSITYinpartialfulfillmentoftherequirementsforthedegreeofMasterinElectronicScienceandTechnologyByWangqiaoSupervisor:Prof.MaoguoGongNovermber2014西安電子科技大學(xué)學(xué)位論文獨創(chuàng)性（或創(chuàng)新性）聲明秉承學(xué)校嚴(yán)謹(jǐn)?shù)膶W(xué)風(fēng)和優(yōu)良的科學(xué)道德，本人聲明所呈交的論文是我個人在導(dǎo)師指導(dǎo)下進(jìn)行的研究工作及取得的研究成果。盡我所知，除了文中特別加以標(biāo)注和致謝中所羅列的內(nèi)容以外，論文中不包含其他人已經(jīng)發(fā)表或撰寫過的研究成果；也不包

3、含為獲得西安電子科技大學(xué)或其它教育機構(gòu)的學(xué)位或證書而使用過的材料。與我一同工作的同志對本研究所做的任何貢獻(xiàn)均已在論文中做了明確的說明并表示了謝意。學(xué)位論文若有不實之處，本人承擔(dān)一切法律責(zé)任。本人簽名：日期：西安電子科技大學(xué)關(guān)于論文使用授權(quán)的說明本人完全了解西安電子科技大學(xué)有關(guān)保留和使用學(xué)位論文的規(guī)定，即：研究生在校攻讀學(xué)位期間論文工作的知識產(chǎn)權(quán)單位屬于西安電子科技大學(xué)。學(xué)校有權(quán)保留送交論文的復(fù)印件，允許查閱、借閱論文；學(xué)校可以公布論文的全部或部分內(nèi)容，允許采用影印、縮印或其它復(fù)制手段保存論文。同時本人保證，獲得學(xué)位后結(jié)合學(xué)位論文研究成果撰寫的文章，署名單位為西安電子科技大學(xué)。保密

4、的學(xué)位論文在年解密后適用本授權(quán)書。本人簽名：導(dǎo)師簽名：日期：日期：摘要摘要最近一些年來，合成孔徑雷達(dá)技術(shù)（SyntheticApertureRadar,SAR）獲得高速發(fā)展，星載合成孔徑雷達(dá)系統(tǒng)已經(jīng)持續(xù)觀測地球表面幾十年，并且已經(jīng)獲得了大量的多時相地面觀測數(shù)據(jù)。很多研究遙感領(lǐng)域的學(xué)者都想要更好地利用這些由合成孔徑雷達(dá)系統(tǒng)獲得的信息來深入探索合成孔徑雷達(dá)技術(shù)，其中包括：對象分類、干涉測量、目標(biāo)提取、邊緣檢測以及圖象變化檢測等等。在所有這些研究中，關(guān)于SAR圖象變化檢測技術(shù)的研究是最受歡迎的技術(shù)研究之一。圖象的變化檢測是這樣一種技術(shù)，它依據(jù)同樣地域不一樣時間的兩幅圖象之間的比較和分析

5、，最終目的是找到圖象之間發(fā)生變化的區(qū)域。它現(xiàn)在已經(jīng)被人們應(yīng)用到了各種各樣的領(lǐng)域中，如：自然及生態(tài)環(huán)境的實時監(jiān)測、自然災(zāi)害的受災(zāi)面積估計和農(nóng)田內(nèi)各種作物的分布狀況調(diào)查等。本文的重心是基于對SAR圖象變化檢測算法的研究，針對現(xiàn)有SAR圖象變化檢測算法中普遍存在的問題提出新的解決方案，重點包含以下工作：1.針對SAR圖象變化檢測問題中所亟待解決的圖像細(xì)節(jié)保持與噪聲去除間的矛盾，對眾多已有SAR圖象變化檢測算法進(jìn)行分析，首次從多目標(biāo)優(yōu)化的角度來理解變化檢測問題，分別將圖象細(xì)節(jié)保持能力與噪聲去除能力作為兩個待優(yōu)化的目標(biāo)，然后同時進(jìn)行優(yōu)化，從而將SAR圖象變化檢測問題轉(zhuǎn)化為一個多目標(biāo)優(yōu)化問題

6、。2.在將SAR圖象變化檢測問題轉(zhuǎn)化成一個多目標(biāo)的優(yōu)化問題進(jìn)行求解的基礎(chǔ)上，將模糊聚類的隸屬度更新與MOEA/D相結(jié)合，利用拉格朗日乘子法計算出使得每個分解得到的子問題的代價函數(shù)達(dá)到最小值得必要條件，求出隸屬度矩陣的更新公式。3.將以上提出的改進(jìn)點應(yīng)用到幾組真實的SAR圖象數(shù)據(jù)集上，并和其它幾種已經(jīng)存在的檢測算法進(jìn)行詳細(xì)的對比分析和說明，從而驗證本文幾個改進(jìn)點的實用性和有效性。關(guān)鍵詞：合成孔徑雷達(dá)，變化檢測，模糊聚類，多目標(biāo)優(yōu)化，進(jìn)化算法論文類型：應(yīng)用基礎(chǔ)研究類I西安電子科技大學(xué)碩士學(xué)位論文IIABSTRACTABSTRACTInrecentyears,SyntheticAper

7、tureRadar(SAR)technologyhasgotarapiddevelopment,thespaceborneSARsystemshaveobservedtheearthforyears,andhaveacquiredaplentyofmulti-temporalgroundobservationdata.Mostofstudiesaboutremotesensinghavetriedtodevelopthetechniqueswhichcanmakegooduseo