影响星载SAR舰船检测的关键因素

由于传统舰船检测方法较少考虑海洋表面微波散射机理、星载SAR舰船成像原理等影响舰船检测的因素,适应能力有限,该文对影响星载SAR舰船检测的关键因素进行了深入研究。通过对海洋因素、舰船因素、SAR系统因素等进行深入研究,详细说明了这些因素如何影响星载SAR舰船检测,并归纳总结了星载SAR舰船检测的发展趋势,为实现星载SAR舰船自适应检测奠定了基础。     

单极化合成孔径雷达影像在土地利用分类中的潜力分析

从我国土地利用调查应用出发,为了解决我国多云多雨地区土地利用分类及遥感动态监测问题,以面向对象影像分割、分类软件--Definiens Developer作为处理平台,对中分辨率星载合成孔径雷达（SAR）（以ENVISAT ASAR和Radarsat-1为例）、高分辨率星载SAR（以TerraSAR-X为例）进行分类处理,分析了单极化星载中、高分辨率星载SAR在土地利用分类中的能力,并对该模式星载SAR在土地利用分类中的影像特征和可解析程度进行了小结。     

基于FFT平移与相关分析的多尺度星载SAR自动配准

SAR图像配准是SAR图像应用,尤其是时间序列SAR图像应用的重要处理步骤之一。为实现重复星载SAR图像的快速、自动配准,通过将小波多尺度变换与快速傅立叶频谱变换相结合,实现了对星载SAR图像间初始偏移的快速估计,并在此基础上利用基于窗口的相关分析,实现了SAR图像的精确配准。选用星载ALOS-PALSAR和Radarsat-2影像作为试验数据,对提出的方法进行了实验分析。实验结果表明:该方法在无需任何先验知识的情况下,可以全自动完成重复轨道星载SAR数据的快速配准,且精度满足SAR干涉处理等时间序列SAR应用处理的需求,具有较强的鲁棒性。     

星载SAR目标回波信号模拟源的研制

结合我国星载SAR系统的研制，中国科学院电子所成功研制出地面测试用的高精度星载合成孔径雷达目标回波信号模拟源(SSARES)。根据星载SAR回波的信号模型，模拟生成雷达回波信号对SAR系统实行半实物仿真测试，得到了准确可靠的试验结果。SSARES为星载SAR系统的研制提供了一种行之有效的测试手段。     

综合灰度与纹理特征的高分辨率星载SAR图像建筑区提取方法研究

高分辨率SAR图像的纹理特性对于图像的解译及地物分类等具有重要的意义。根据高分辨率星载SAR图像上建筑区的纹理有别于其他地物的特点,提出了一种综合利用灰度和纹理特征的高分辨率星载SAR图像建筑区提取方法。首先对SAR图像进行斑点噪声的抑制,然后利用灰度共生矩阵计算出星载SAR图像上建筑区与非建筑区的8种纹理特征统计量,根据巴氏距离进行特征选择,并通过主成分分析去除纹理特征之间的相关性,得到了最佳纹理特征分量,将所选的特征影像与原始图像进行波段组合,利用K均值聚类算法对组合后的图像进行非监督分类;最后通过对分类图像进行后处理并提取外部轮廓,提取了建筑区。以COSMO-SkyMed SAR影像为数据源进行了实验。结果表明该方法能够有效提取高分辨率星载SAR图像中的建筑区,提取效果明显优于未利用纹理特征的方法。     

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。     

基于模糊理论的SAR图像海上舰船检测方法研究

舰船检测是合成孔径雷达图像海洋应用的一个重要部分,针对中分辨率近岸海域SAR图像,提出了一种基于模糊理论的海上舰船检测方法。该方法先利用改进的模糊增强算法对图像进行增强处理,以改变图像灰度的分布特性,从而分离图像中海洋区域和陆地区域,并结合最大熵分割法提取海洋背景中包含候选舰船的感兴趣区域,最后,对ROI区域进行分割,提取舰船的特征,并基于模糊推理技术实现对海上舰船目标的检测。     

一种基于矩不变的SAR海洋图像舰船目标检测算法

提出了一种先分离SAR图像场景中的陆地和海洋区域，再利用矩不变自动门限法对分离出的海洋子场景进行舰船目标检测的算法。对数据处理的结果表明，该方法能够有效、快速、准确地检测到SAR海洋图像中的舰船目标。     

基于模拟成像点的星载SAR图像校正及精度研究

随着星载SAR的发展以及SAR图像应用的深入,对星载SAR图像进行几何校正从而实现精确定位也越来越重要。结合已有的两类校正方法,提出了用GCP点模拟成像点来校正星载SAR图像的算法。重点描述了模拟GCP成像点的原理、映射模型的建立及算法步骤,并与其它两类方法在算法流程上作了分析、比较。最后用实际Radarsat图像作了试验以分析这种方法的精度,并给出结论。     

大幅宽SAR图像嵌入式舰船实时检测系统设计

针对星载或机载高分辨率合成孔径雷达（synthetic aperture radar,SAR）实时成像后的大幅宽SAR图像舰船实时检测的应用需求，传统的基于FPGA+DSP的嵌入式系统很难同时实现SAR成像处理和基于人工智能技术的大幅宽SAR图像舰船实时检测，为此设计了一种基于3U VPX FPGA+GPU架构的大幅宽SAR图像嵌入式舰船实时检测系统；提出了一种基于YOLOv5s的舰船检测模型，采用基于L2-范数稀疏性惩罚的缩放因子控制法进行轻量化，轻量化舰船检测模型的参数量减小了47.39%，计算量减少了18.67%，平均检测精度为0.968；将轻量化舰船检测模型应用于大幅宽SAR图像嵌入式舰船实时检测系统，并针对典型的10 km×10 km的大幅宽图像应用场景，设计开发基于多线程技术和基于GPU的众核并行计算技术的大幅宽SAR图像嵌入式实时检测系统软件；通过公开的SAR数据集进行功能验证和性能评估，该系统能够满足不同分辨率的大幅宽SAR图像舰船实时检测需求。     

基于小波分析的SAR图像船舶目标检测

水上船舶目标检测对于海上安全和渔业资源管理具有重要意义。SAR图像存在相干噪声以及水面背景杂波的复杂性，传统方法对于弱目标检测存在困难。该文基于船舶目标像元的空间相关性和背景杂波在不同尺度小波变换域快速递减的规律，提出了一种利用静态小波变换分量空域和尺度相关运算对原始信号加权的目标检测方法。实验结果表明，该方法可有效地抑制背景杂波，提高对船舶目标的检测能力。     

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。     

Proposal-Copula-Based Fusion of Spaceborne and Airborne SAR Images for Ship Target Detection⁎⁎

In this paper, we consider the problem of fusion of synthetic aperture radar (SAR) images from spaceborne and airborne sensors and investigate its applications to inshore ship target detection. Existing SAR image fusion methods mainly focus on image denoising or texture enhancement, but show limited improvement of target-to-clutter ratios (TCRs) in composite images and lead to deteriorated target detection performance. To address this issue, we propose a new method for the fusion of spaceborne and airborne SAR images based on the target proposal and the copula theory (TPCT). In TPCT, target and clutter correspondence between different images are exploited to improve the TCRs of composite images. TPCT consists of three steps. First, target proposals are extracted from spaceborne and airborne SAR images and then fused to enhance the common ship target areas therein. Second, a new method to construct the joint probability density function (PDF) of clutter in spaceborne and airborne SAR images is presented to model the statistical dependence of clutter therein based on the copula theory. This copula-based joint PDF is used to suppress the clutter areas remained in the intersection of target proposals. Third, clues from the intersection of target proposals and the copula-based joint PDF of clutter are fused by the Hadamard product to generate the composite image with enhanced ship targets and the suppressed clutter. Experimental results based on measured spaceborne and airborne SAR data show that the proposed TPCT fusion method leads to higher TCRs of composite images and better performance in the ship detection task than other commonly used image fusion methods.     

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.     

空载SAR发展状况

空载SAR具有提供高分辨率成像的能力,这种能力不受气象条件和太阳照射的限制,其成像范围不受国界、地域和地理自然条件的限制,受到广泛重视,空载SAR经过20多年的发展,尽管数量有限,所提供的信息量却是巨大的,并被广泛应用,为人类提供了大量鲜为人知的信息,概述了空载SAR的用途及发展过程,说明空载SAR的现状和其主要性能,介绍正在发展中的空载SAR项目,分析空载SAR的发展趋势。     

非监督SAR图像变化检测研究最新进展

SAR图像变化检测已经成为国内外研究热点,在多方面取得广泛应用。本文综述了SAR图像非监督变化检测技术研究的最新进展,从变化检测的基本流程出发,介绍了图像预处理、差异图提取、差异图分割的各类算法。本文的归纳总结,将进一步加深研究人员对SAR图像变化检测技术的认识,促进其在实际工作中的更好运用。     

Applications and perspectives on microfluidic technologies in ships and marine engineering: a review

More than 71% of the earth’s surface area is occupied by ocean, and the shipping has become one of the most common forms of transportation. There are many applications for rapid on-site detection in ships and marine engineering in general. However, owing to the limited space and environmental conditions, large-scale laboratory equipment cannot be utilized on ships and offline examination methods cannot meet the needs for rapid detection and analysis of problems. Microfluidic technologies provide an excellent platform where various biological and chemical reactions can be completed on very small microfluidic chips. The combination of microfluidic technologies and ship and marine engineering will have important theoretical significance and practical value. These applications mainly include ballast water analysis, lubricating oil analysis, monitoring oil spill, ship exhaust gas detection and ship sewage detection. Therefore, in this paper, we have summarized the current applications of microfluidic technologies in ships and marine engineering and suggested prospects for the potential research directions in the future.     

SAR图像船只分类识别研究进展

随着新一代SAR传感器的出现及应用,利用真实高分辨率、多极化SAR图像进行船只分类识别成为海上交通、渔业监测及国防应用的热点问题。首先回顾了SAR图像船只分类识别技术的发展。以近20 a国内外研究的重要成果为基础,对几何结构特征、散射特征和极化特征等船只分类特征进行了总结和比较,分析了其优缺点;总结了各种SAR图像船只分类识别算法的技术特点,并分析了各方法的适用性。最后对SAR图像船只分类识别技术的应用前景和发展趋势进行了阐述。     

简述极化SAR定标处理技术研究进展

极化定标是极化SAR数据用于图像解译和定量参数反演的关键步骤。综述了国内外极化SAR定标技术及应用研究的主要成果,着重介绍极化SAR定标技术发展以来取得的多种关键算法进展,系统梳理包括点目标定标算法、分布目标定标算法、法拉第旋转校正算法等技术原理介绍、参数定义估计及技术脉略发展分析,并讨论各技术方法在机载及星载SAR系统定标领域取得的应用发展现状,同时逐步分解该技术领域目前面临的技术难点及算法发展。最后探讨分析极化SAR定标技术发展中的未来需求难点和继续需要解决的问题,为研究人员进一步推动极化SAR定标技术发展提供参考。