基于海图信息的SAR影像海陆自动分割

海陆分割是对海洋SAR图像进行船舶检测的基本前提之一,传统的手动分割方法可以很精确,但操作繁琐,速度较慢,不适合于批量图像的处理,而海岸线检测算法抗噪能力较低,对于近海多岛屿地区检测效果较差。提出了一种基于海图信息的SAR影像海陆自动分割方法,该方法利用SAR图像的地理信息,有效地与基于地理先验信息的海洋区域矢量图层相叠加,将对SAR图像的海陆分割问题转换为对矢量图层中多边形矢量元素区域的判断,并使海陆分割问题实现了自动化。最后使用Radarsat-1数据和ALOS PALSAR数据对该方法进行了验证。实验表明,近似自动分割与手动分割效果非常接近,对船舶检测几乎没有影响,且运行速度较快,适于图像的实时处理。
     

基于机载SAR图像的海面船只实时检测分类应用架构

合成孔径雷达(SAR)被广泛应用于军事侦察、海洋监测、灾害应急评估等各类应用中。其中,SAR海面船只检测分类是SAR海洋应用的重要一环。限于SAR特殊的成像机理,SAR图像中的目标特征多变,导致基于SAR图像的目标分类应用进展缓慢。机载SAR因其实时、便捷的部署和使用方式得到了快速发展,基于机载SAR图像的海面船只检测分类,特别是实时检测分类应用近年来需求强烈。为此,针对SAR海面船只实时检测分类应用问题,探讨和构建了一种基于机载SAR图像的海面船只实时检测分类系统构架,论述了系统构架在工程应用中的关键流程、方法并进行了初步试验验证,结合当前人工智能技术的发展趋势,对其日后的发展趋势进行了展望。     

长度归一化扫描的合成孔径雷达图像船舶尾迹恒虚警率检测算法

船舶尾迹检测作为近年来SAR图像海洋应用的一个重要方面而受到关注。本文提出了一种基于归一化扫描的SAR图像船舶尾迹检测算法。由于船舶的距离向运动分量会导致船舶在SAR图像上存在方位向偏移,因此算法首先在船舶的方位向一定距离内逐点进行360度归一化扫描得到扫描域,然后在扫描域内以概率模型进行统计建模实现了CFAR检测,进而对检测结果进行形态学处理,最后对扫描域进行K-均值聚类。反演扫描域聚类后的类心得到带端点目标尾迹及方位偏移量,同时自动提取出船舶的航速。利用COSMO-SkyMed数据对本文所提出的方法进行实验验证,实验结果表明本文的算法可以快速有效地进行尾迹检测和船舶速度反演。     

基于结构特征分析的COSMO-SkyMed图像商用船舶分类算法

船舶分类与识别对于海洋交通运输监测与管理具有重要意义,同时也是SAR海洋应用的重要组成部分。COSMO\|SkyMed高分辨率合成孔径雷达(SAR)图像下,商用船舶的结构轮廓明显,散货船、集装箱船和油船的特征清晰可辨,为船舶识别分类提供有效支持。提出了一种基于结构特征分析的商用船舶分类算法,通过提取核密度估计值、船舶积分主轴位置及左中右3部分积分量比例等特征,可实现船舶类型的区分。通过在东海试验区的同步实验,证明COSMO\|SkyMed图像商用船舶分类算法的平均分类精度达到89.94%。     

基于改进Faster R-CNN的SAR船舶目标检测方法

合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar, SAR）船舶检测在海洋交通监控中发挥着重要作用,传统SAR目标检测算法一般利用目标与背景杂波之间的对比度差异进行检测,在近岸海域等复杂场景下检测效果较差。为了提高在复杂场景下的检测性能,本文提出一种基于改进Faster R-CNN的船舶检测方法,在分析不同特征分辨率对检测性能影响的基础上,结合VGG的思想与扩张卷积设计一个适用于SAR船舶目标检测的特征提取网络,以提升对小型船舶目标的检测能力。另外,根据sentinel-1A数据集中目标尺寸分布选取小尺寸anchor,并通过去除冗余anchor,将检测速度提升了一倍。在sentinel-1A数据集上的实验证明本文提出的算法能够快速、有效地从复杂场景SAR图像中检测出船舶目标。     

一种改进的子视图交叉相关法检测海面小型移动船舶

本文基于船舶检测的子视图交叉相关法,提出一种SAR图像检测小型移动船舶的方法,突破了原算法仅适用于检测大型或静止目标的限制.SAR图像数据由ALOS-PALSAR采集,海面实况已知数据包括ALOS经过时的海面船只数量、航速及航向等参数.实验结果表明本文提出方法优于恒虚警率CFAR与原有的子视图相关法,同时也讨论了用ALOS-PALSAR图像检测船舶时,其尺寸大小对识别船舶的限制.     

基于SAR图像的海洋舰船目标检测技术

合成孔径雷达图像水面舰船检测技术作为一种受到普遍关注的获取舰船信息的有效手段,本文针对SAR图像中海洋背景和舰船目标的各自特点,根据近年来国内外运用SAR所取得的成果,总结了SAR图像海洋舰船目标检测系统的一般流程,并详细回顾和分析了舰船检测流程中各环节所用的常用算法及其存在的优缺点.     

SAR图像船只尾迹检测研究综述

利用星载合成孔径雷达(SAR)图像进行海面船只尾迹检测的研究在海洋领域具有重要意义。SAR海洋图像中尾迹线性特征的检测和精确定位是个难点,研究了SAR图像中船只尾迹的检测方法,根据近年来SAR图像海面船只尾迹检测的发展,总结了尾迹类型及其成像机理,分析了影响尾迹检测的因素和目前国内外的尾迹检测算法,通过对这些方法的对比分析得出它们的优缺点,并对今后的研究方向进行了展望。     

SAR图像海洋表面油膜检测方法

海洋表面油膜对海洋环境影响极大,因此,及时获取海面油膜信息对保护海洋具有重要意义。目前各国采用的油膜检测方法主要有直接探测法和遥感方法。其中,遥感方法中的合成孔径雷达(SAR)是目前研究的热点。总结了SAR图像应用于海面油膜检测的主要特点,介绍并分析比较了SAR图像油膜检测的一般步骤及其实现方法。最后提出了SAR图像海洋表面油膜检测的发展方向。     

SAR图像海洋表面油膜检测方法

海洋表面油膜对海洋环境影响极大,因此,及时获取海面油膜信息对保护海洋具有重要意义。目前各国采用的油膜检测方法主要有直接探测法和遥感方法。其中,遥感方法中的合成孔径雷达(SAR)是目前研究的热点。总结了SAR图像应用于海面油膜检测的主要特点,介绍并分析比较了SAR图像油膜检测的一般步骤及其实现方法。最后提出了SAR图像海洋表面油膜检测的发展方向。