基于混合模型和分類后比較法的SAR圖像變化檢測(cè)的開題報(bào)告_第1頁(yè)
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基于混合模型和分類后比較法的SAR圖像變化檢測(cè)的開題報(bào)告一、研究背景及研究意義SAR(SyntheticApertureRadar)圖像變化檢測(cè)是一項(xiàng)重要的研究?jī)?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?;赟AR圖像的變化檢測(cè),可以幫助我們更好地了解地表演化情況,對(duì)自然災(zāi)害監(jiān)測(cè)、軍事情報(bào)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(cè)方法主要是針對(duì)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(shí)際應(yīng)用中,對(duì)于相同區(qū)域的多幅SAR圖像進(jìn)行變化檢測(cè)更具有實(shí)際意義。因此,基于多時(shí)相SAR圖像的變化檢測(cè)方法對(duì)于提高變化檢測(cè)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(cè)方法,用于實(shí)現(xiàn)多時(shí)相SAR圖像的變化檢測(cè)。具體研究?jī)?nèi)容如下:1.研究SAR圖像變化檢測(cè)的基本原理和方法,分析現(xiàn)有的SAR圖像變化檢測(cè)方法的優(yōu)點(diǎn)和缺點(diǎn),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(shí)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(jì)。3.本文將分類后比較法應(yīng)用于多時(shí)相SAR圖像的變化檢測(cè),通過已知的分類結(jié)果,得到同一區(qū)域不同時(shí)相SAR圖像中被歸類為同一類別的像素點(diǎn),通過混合模型提取其中的像素變化信息,實(shí)現(xiàn)SAR圖像變化檢測(cè)任務(wù)。三、研究方法及步驟1.深入研究SAR圖像變化檢測(cè)的基本原理、方法和最新研究成果,包括公共點(diǎn)法、雙頻差法、極化相干矩陣法等。2.構(gòu)建適用于多時(shí)相SAR圖像變化檢測(cè)的混合模型,分析混合模型的數(shù)目、初始值對(duì)模型性能的影響,選擇適當(dāng)?shù)哪P蛥?shù)估計(jì)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(shí)相SAR圖像的變化檢測(cè)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(shí)相SAR圖像中的被歸為同一類別的像素點(diǎn),從中提取像素變化信息,最終實(shí)現(xiàn)SAR圖像變化檢測(cè)。四、預(yù)期研究成果及創(chuàng)新點(diǎn)本文主要預(yù)期研究成果及創(chuàng)新點(diǎn)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(cè)方法,用于實(shí)現(xiàn)多時(shí)相SAR圖像的變化檢測(cè)。2.通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證,本文提出的方法可以有效地實(shí)現(xiàn)SAR圖像的變化檢測(cè),并且在準(zhǔn)確性和魯棒性上都具有明顯優(yōu)勢(shì)。3.本文提出的方法將SAR圖像的多時(shí)相信息充分利用,對(duì)于實(shí)際項(xiàng)目中的變化檢測(cè)具有重要意義。五、研究計(jì)劃及進(jìn)度安排1.研究SAR圖像變化檢測(cè)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(shí)相SAR圖像變化檢測(cè)的混合模型,分析混合模型的數(shù)目、初始值對(duì)模型性能的影響,選擇適當(dāng)?shù)哪P蛥?shù)估計(jì)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(shí)相SAR圖像的變化檢測(cè)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(shí)現(xiàn)本文提出的方法,

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