基于MATLAB的SAR图像时序变化检测系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现了SAR图像时序变化检测与分析系统。该系统通过比较不同时相的SAR图像，自动检测地表变化目标，采用先进图像处理算法抑制斑点噪声，并提供变化区域的高亮可视化结果，为遥感变化检测提供准确可靠的支持。

详 情 说 明

SAR图像时序变化检测与分析系统

项目介绍

本项目实现了一套完整的SAR图像时序变化检测与分析系统，专门用于处理多时相合成孔径雷达图像，自动识别地表目标的变化情况。系统通过先进的图像处理算法有效抑制SAR图像固有的斑点噪声，提取稳健的变化特征，并提供全面的精度评估与可视化分析。

功能特性

• 多时相SAR图像处理：支持两幅或多幅不同时相的SAR图像对比分析
• 噪声抑制技术：采用专门算法减少斑点噪声对检测结果的影响
• 变化特征提取：基于深度学习的特征提取方法，提高变化检测准确性
• 可视化展示：变化区域高亮显示、分类结果对比、变化强度分布图
• 精度评估：提供漏检率、误检率、总体精度、Kappa系数、F1-score等指标
• 误差分析：支持与参考数据的对比分析，展示分类混淆矩阵

使用方法

1. 准备输入数据：

- 多时相SAR图像（TIFF、ENVI等格式） - 图像配准参数文件（确保空间对齐） - 参考变化图（可选，用于精度验证） - 检测参数配置文件

1. 运行系统：

执行主程序文件，系统将自动进行变化检测分析

1. 获取输出结果：

- 变化检测结果图（二值图像） - 精度评估报告 - 分类对比可视化图 - 变化强度分布图 - 详细统计指标文件

系统要求

• MATLAB R2020b或更高版本
• Image Processing Toolbox
• Deep Learning Toolbox（如使用深度学习算法）
• 建议内存：8GB以上
• 存储空间：至少1GB可用空间

文件说明

主程序文件包含了系统的核心处理流程，实现了SAR图像数据的读取与预处理、斑点噪声的抑制处理、变化特征的提取与分析、变化检测算法的执行、结果可视化的生成以及检测精度的综合评估等功能模块的集成与协调运行。