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随着遥感技术的发展，人们可以获得不同空间分辨率、时间分辨率、光谱分辨率的遥感图像。针对多时相遥感图像的变化检测技术也就成为研究热点之一，在民用和军用方面有众多的应用。变化检测通常是对于某一区域进行的，机场区域是其中重要的检测区域。机场区域的感兴趣变化有宏观的也有微观的变化，当前的变化检测技术直接应用上来，特别是针对中高分辨率的大面积图像，要实现自动检测难度较大。并且感兴趣目标众多，自动目标定位效果和适时性都比较差，因此本文考虑使用先验知识设计变化检测系统。论文主要有三个部分组成：
1.本文依据专家判读机理，通过分析机场结构，提出利用跑道作为基准建立极坐标系，存储其它目标的极坐标信息。对于当前图像，利用极坐标和图像坐标的转换，实现没有经纬度的遥感图像中感兴趣目标的快速定位。借助于先验知识的存储和使用，设计了机场区域变化检测系统，详细介绍了系统组成和模块功能设计，以及相应处理流程。
2.针对系统中固定设施变化检测模块进行了详细论述。首先利用先验信息定位目标并进行目标区域的特征提取，通过和历史识别数据库中相应特征数据进行比对分析得到变化检测结果。文中通过将机场目标分为面目标和点目标分别进行论述，对于面目标，通过提取目标的面积和直方图统计特征实现对目标显著变化的检测。在数据分析过程中，利用提取数据估计光照影响，并去除其对差异数据的影响。对于点目标，重点叙述了新建建筑物对局部图像带来的变化，并通过对图像边缘直方图的分析来检测这种变化。
3.研究了机场区域的新建目标的识别问题，提出使用先验目标模版辅助识别的方法。首先建立机场目标的模型库，分析了机场中各类目标特点和识别方法。在对新建目标进行分割时，提出了两种合理性假设，并通过分析目标光谱特性和连接属性实现疑似新建目标提取。随后分析了机场目标的连通特性，提出目标连通特性的提取方法，并定义了三种连接类型。本文依据连接类型将疑似目标分为具有充分连接性的目标和复杂组合目标，利用机场的树形结构，设计了分层次目标识别的方法和迭代处理流程。针对里面的组合目标问题，利用跑道和滑道提取实现目标切割和提取。通过将提取出的目标和模型库中目标匹配得到检测结果。