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1、基于相干圖學(xué)習(xí)的干涉SAR圖像分割作者姓名徐炎學(xué)校導(dǎo)師姓名、職稱緱水平教授領(lǐng)域電子與通信工程企業(yè)導(dǎo)師姓名、職稱羅二平教授申請(qǐng)學(xué)位類別工程碩士提交學(xué)位論文日期2014年12月學(xué)校代碼10701學(xué)號(hào)1202121337分類TN號(hào)TP75密級(jí)公開(kāi)西安電子科技大學(xué)碩士學(xué)位論文基于相干圖學(xué)習(xí)的干涉SAR圖像分割作者姓名：徐炎領(lǐng)域：電子與通信工程學(xué)位類別：工程碩士學(xué)校導(dǎo)師姓名、職稱：緱水平教授企業(yè)導(dǎo)師姓名、職稱：羅二平教授提交日期：2014年12月InSARimagesegmentationbasedoncoherencema
2、plearningAthesissubmittedtoXIDIANUNIVERSITYinpartialfulfillmentoftherequirementsforthedegreeofMasterinElectronicsandCommunicationEngineeringByXuyanSupervisor:GoushuipingLuoerpingDecember2014西安電子科技大學(xué)學(xué)位論文獨(dú)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(gè)人在導(dǎo)師指導(dǎo)下進(jìn)行的研究工作及取
3、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(guò)的研究成果；也不包含為獲得西安電子科技大學(xué)或其它教育機(jī)構(gòu)的學(xué)位或證書(shū)而使用過(guò)的材料。與我一同工作的同志對(duì)本研究所做的任何貢獻(xiàn)均已在論文中作了明確的說(shuō)明并表示了謝意。學(xué)位論文若有不實(shí)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(shuō)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(shí)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
4、件，允許查閱、借閱論文；學(xué)?？梢怨颊撐牡娜炕虿糠謨?nèi)容，允許采用影印、縮印或其它復(fù)制手段保存論文。同時(shí)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)。保密的學(xué)位論文在年解密后適用本授權(quán)書(shū)。本人簽名：導(dǎo)師簽名：日期：日期：摘要摘要干涉SAR(InterferometricSyntheticApertureRadar，InSAR)作為合成孔徑雷達(dá)的延伸和發(fā)展，主要關(guān)注于獲取數(shù)字高程圖（DigitalElevationModel，DEM）。本文在介紹干涉SAR技術(shù)的基礎(chǔ)上，著重于干涉SA
5、R圖像的分割。相干圖作為干涉SAR技術(shù)的中間步驟，有著重要的物理意義。它不僅作為相位圖的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)，而且對(duì)于地物具有良好的可分性能。本文在對(duì)相干圖的特性進(jìn)行分析的基礎(chǔ)上，利用其特性進(jìn)行地物劃分。然后利用相干圖的良好的可分性，將其遷移到目標(biāo)SAR圖像上，以獲取更好的SAR圖像的分割效果。本文的主要工作如下：1.提出了一種基于相干特性與空間信息的干涉SAR的相干圖分割方法。首先對(duì)相干圖的同質(zhì)區(qū)域進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，比較不同勻質(zhì)區(qū)域的均值和方差參數(shù)，基于相干圖的統(tǒng)計(jì)特性，利用最大后驗(yàn)概率的貝葉斯分類器進(jìn)行相干圖的初始劃分，同時(shí)引
6、入Markov隨機(jī)場(chǎng)，利用相干圖的鄰域信息，從而有效的進(jìn)行雜點(diǎn)去除。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示挖掘出的相干圖特性和空間信息能夠較好實(shí)現(xiàn)干涉SAR的相干圖分割。2.提出一種相干圖遷移聚類的SAR圖像分割算法。利用Kmeans方法對(duì)目標(biāo)SAR圖像進(jìn)行初始劃分，根據(jù)得到的初始標(biāo)簽，用K-SVD算法為每一類數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)一個(gè)字典。為了減少計(jì)算的復(fù)雜度和降低算法的隨機(jī)性，根據(jù)每一類的聚類中心，選擇距中心最近的一批樣本作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)來(lái)訓(xùn)練字典。在進(jìn)行目標(biāo)SAR圖像分割時(shí)，將相干圖中可分的信息通過(guò)稀疏表示的字典，遷移到目標(biāo)SAR圖像上，兩個(gè)真實(shí)干涉S
7、AR圖像實(shí)驗(yàn)表明分割的效果得到明顯提升。本工作得到了國(guó)家自然基金（Nos.61003198，61472306）和中央高?；究蒲袠I(yè)務(wù)費(fèi)專項(xiàng)資金（JDYB140508）的資助。關(guān)鍵詞：干涉SAR，相干圖，遷移學(xué)習(xí)，字典學(xué)習(xí)，圖像分割論文類型：應(yīng)用基礎(chǔ)技術(shù)I西安電子科技大學(xué)碩士學(xué)位論文IIABSTRACTABSTRACTInterferometricSyntheticApertureRadar(InSAR),whichistheextensionandfurtherdevelopmentofSyntheticApert
8、ureRadar(SAR),mainlyfocusesonobtainingthedigitalelevationmodel(DEM).ThisthesisisconcernedonthesegmentationofInSARbasedonintroducingtheInSARtechnology.Thecoherencemaphasanimportantp
