基于随机投影和谱聚类的SAR图像地物分割方法研究

摘要

合成孔径雷达(SAR)是一个相干系统,它可以产生高分辨率图像。并且由于其具有全天时、全天候、多波段、多极化工作方式及可变侧视角、穿透能力强等优势,能对接收到的连续不间断信号的幅值和相位进行相应处理,随之产生遥感图像。SAR图像的特征决定了它应用的广泛性,不论在工业、民用或者军事上都有十分广泛的用途;但同时也造成了对于SAR图像在处理和解译时的多样性和复杂性:同时兼具光学图像的几何特征和电磁特征,但却很难像光学图像那样直观清晰,便于边缘检测。虽然在发达国家,对于SAR图像的应用研究已经取得了很大的突破,但由于实际生活对于图像处理实时性的高要求,使得运算代价较高,要求非常大容量的存储器。本文以SAR图像地物分割应用为背景,在了解SAR图像分割方法的基础上,通过将改进的谱聚类方法与随机投影等方法相结合,成功运用于SAR图像地物分割中。本文主要工作概况如下:
　　⑴提出了一种基于随机投影和改进谱聚类的SAR图像地物分割方法。将一维随机投影运用于对数据的简化降维中,进而运用改进测度的半监督的谱聚类中对图像进行地物分割。实验结果表明,该方法取得了较好的分割结果。
　　⑵提出了一种基于二维随机投影、小波包和谱聚类的SAR图像地物分割方法。将二维随机观测运用于对数据的简化降维中,使得观测不能改变图像的结构,进而将结果运用于小波包分解;同时将原始数据集经过灰度共生矩阵提取特征,将分解结果和灰度共生矩阵提取特征结合,运用Nystrom谱聚类进行分割。实验结果表明,该方法能在减少计算复杂度的基础上分割较大图像,并且取得了较好的分割效果。
　　⑶提出了一种基于随机投影、正交保持投影和谱聚类的 SAR地物分割方法。将随机投影运用于对数据的简化降维中,并对结果分别用PCA和正交保持投影提取特征,然后运用Nystrom谱聚类进行分割。实验结果表明,该方法执行率较高,并取得了较好的分割效果。

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第一章 绪论

1.1 SAR图像理解及研究现状

1.2 SAR图像分割

1.3 SAR图像研究存在的问题及发展趋势

1. 4本文内容安排

第二章 随机投影变换和谱聚类方法性能分析

2. 1引言

2. 2压缩感知理论

2. 3随机投影分析

2. 4谱聚类

2. 5本章小结

第三章 基于随机投影和改进谱聚类的SAR图像地物分割

3. 1引言

3. 2改进的谱聚类

3. 3基于随机投影和改进谱聚类的S AR图像地物分割方法

3. 4本章小结

第四章 基于二维随机投影和小波包谱聚类的SAR图像地物分割

4. 1引言

4. 2二维随机观测

4. 3小波包谱聚类

4. 4灰度共生矩阵

4. 5基于二维随机投影和小波包谱聚类的S AR图像地物分割方法

4. 6本章小结

第五章 基于正交保持投影和谱聚类的SAR图像地物分割

5. 1 引言

5. 2正交保持投影算法

5. 3基于正交保持投影和谱聚类的S AR图像地物分割方法

5. 4本章小结

第六章 总结与展望

致谢

参考文献

在读期间的研究成果