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基于光谱纹理信息融合的SAR图像特征级变化检测 研究.pdf

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基于光谱纹理信息融合的SAR图像特征级变化检测 研究.pdf

上传人:qujim2013 2013/10/21 文件大小:0 KB

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基于光谱纹理信息融合的SAR图像特征级变化检测 研究.pdf

文档介绍

文档介绍:本人签名:至必苤笙谛停:创新性声明关于论文使用授权的说明本人声明所呈交的论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知,除了文中特别加以标注和致谢中所罗列的内容以外,论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果;也不包含为获得西安电子科技大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均己在论文中做了明确的说明并表示了谢意。申请学位论文与资料若有不实之处,本人承担一切相关责任。本人完全了解西安电子科技大学有关保留和使用学位论文的规定,即:研究生在校攻读学位期间论文工作的知识产权单位属西安电子科技大学。本人保证毕业离校后,发表论文或使用论文工作成果时署名单位仍然为西安电子科技大学。学校有权保留送交论文的复印件,允许查阅和借阅论文:学校可以公布论文的全部或部分内容,可以允许采用影印、缩印或其它复制手段保存论文。C艿穆畚在解密后遵守此规定
摘要辨率和信息量大的特点,提出将非下采样变换州锄合成孔径雷达】鹏琒诰煤兔裼昧煊蚨季哂兄匾的作用。枷癖浠觳馐峭ü糠治鐾坏厍煌奔涞玫降腟图像,来确定地物变化特征和过程的技术。随着上窦际醯姆⒄梗浠觳庖丫为当前枷裼τ醚芯康囊桓鲋匾7较颉本文通过研究和分析传统的变化检测方法存在的问题,着眼于枷穸喾.,秃朔椒ㄏ嘟岷系腟图像变化检测方法。在时频域里,具有独特的多尺度分析技术,利用非下采样的金字塔分解和非下采样的方向滤波器组分解进行多尺度细化分析。该方法首先在每个尺度的低通子带构造域光谱核,同时在每个尺度的高通子带构造域纹理核,在此基础上通过特征级融合构建域光谱纹理合成核,然后利用基于差值核的支撑向量分类器,获取每个尺度的变化检测图,最后利用尺度间融合得到相干斑噪声显著减少的最终决策级变化检测结果。本文采用的数据为多组来自不同地区的实测枷袷荨2捎谜庑┦笛槭据,通过基于浠坏暮朔椒ê捅疚姆椒ǖ姆抡娑员龋邮笛樾Ч纯矗于的核方法变化检测比基于浠坏暮朔椒ū浠觳飧贰⒏臁该算法是一种快速、稳健与有效的变化检测算法。关键词:合成子独状锿枷癖浠觳夥窍虏裳掷2ū浠缓朔椒ㄖС畔量分类器‘
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目录第三章非下采样衪变换理论⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯第一章绪论⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯本课题研究背景及意义⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯。第二章枷裉匦约氨浠觳饣纠砺邸枷裉匦浴枷竦耐臣铺匦浴枷竦南喔砂叩阍肷枷癖浠觳獾幕纠砺邸骸枷癖浠觳獾母拍詈褪P汀枷癖浠觳獾牧鞒獭枷癖浠觳獾男阅芷兰邸本章小结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯藃⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯一⋯的金字塔分解⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..的方向滤波器组⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯一滤波器组的设计⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯和浠坏亩员取第四章基于核方法的枷癖浠觳狻!核方法原理⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯核函数和基本性质⋯⋯⋯⋯⋯.』⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯支撑向量机⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯...С畔蛄炕砺邸璤⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..С畔蛄糠掷嗥鱫⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.基于馄孜评砗说腟图像变化检测⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.抡媸莸睦丛础璤⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯一上裨怼.’
.抡媸笛橛敕治銎兰邸第五章基于域合成核融合的枷窬霾呒侗浠觳狻枷竦腘喑叨确纸狻基于域合成核融合的枷窬霾呒侗浠觳馑惴ā域光谱纹理合成核的构建⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯域差值核的构造⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯...⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯本章小结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..第六章结论与展望⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..论文工作总结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯一课题的展望⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..致洹璤⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..参考文献⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯作者在读期间