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文檔簡介
1、基于統(tǒng)計模型的合成孔徑雷達(SAR)圖像變化檢測技術(shù)獲得的檢測結(jié)果是否理想取決于模型能否準確的表達變化信息。傳統(tǒng)的分布模型描述變化信息的準確性有限，本文采用描述能力更強的廣義Gamma分布作為SAR圖像的統(tǒng)計模型，通過對該模型進行研究分析來完成對SAR圖像的變化檢測。
本論文主要包括以下兩部分內(nèi)容:
1)G.Moser提出的GeneralizedKittler-Illingworththreshold(GKI
2、T)算法在假設多時相SAR圖像等效視數(shù)相同的條件下，利用Nakagami，Weibull，Lognormal分布推導出的比值概率密度函數(shù)作為比值圖像統(tǒng)計概率分布函數(shù)。鑒于廣義Gamma分布的靈活性、有效性，同時考慮多時相SAR圖像去相關(guān)性使得等效視數(shù)相同的約束條件難以滿足，本文提出一種基于廣義Gamma分布的松弛GKIT算法。該算法利用廣義Gamma分布對兩幅原始SAR圖像建模，進而推導得到相應比值圖像的概率密度函數(shù)。針對該概率密度函數(shù)
3、的高自由度特性，文中不直接在比值圖像域進行參數(shù)估計，而是將比值圖像變化與未變化部分的像素坐標映射到原始圖像，利用對數(shù)累計量法在原始圖像域估計相應參數(shù)，最后結(jié)合GKIT算法實現(xiàn)多時相SAR圖像的變化檢測。
2)本文還研究了基于廣義Gamma分布差異的小波域SAR圖像變化檢測，利用Kullback-leibler(KL)距離作為小波域SAR圖像之間差異程度的量化因子。為降低相干斑噪聲的影響，對原始SAR圖像進行多尺度小波分解，
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