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

提出一种基于长度归一化扫描的合成孔径雷达(SAR)图像船舶尾迹检测算法.存在距离向运动分量的船舶在SAR图像上会发生方位向偏移,那么尾迹的起点必在方位向上这一偏移量范围内.根据这一物理事实,将尾迹检测的搜索范围限定在可能为尾迹的线段上,从而提高了检测效率.算法通过利用线性积分和长度归一化这两个方法将矩形滑动窗口下的线性特征检测转化为了点特征检测,并通过经典的虚警率(CFAR)检测理论实现检测结果的输出.利用COSMO-SkyMed数据对该算法进行了实验验证,实验结果表明,该算法在尾迹检测上具有检测能力强、速度快的优点,船舶速度反演具有较高精度.     

基于归一化灰度Hough变换的SAR图像舰船尾迹检测算法

舰船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。目前大多数研究都是利用Radon变换作为数学工具，结果得到增强的是尾迹特征，而不是尾迹的端点。从提取尾迹的端点坐标出发，在传统Hough变换算法基础上进行改进，提出了基于归一化灰度Hough变换的SAR图像舰船尾迹检测算法，并推导出尾迹端点反演算法，同时自动提取舰船的航速，取得了较好的实验结果。     

星载SAR影像上船舶方位向模糊去除算法

目的 掌握海上船舶分布状态对于海上交通流分析和通航安全管理具有重要作用。遥感技术,特别是星载合成孔径雷达(SAR)技术的发展,为大范围海上船舶检测提供了有效的手段,但受SAR成像机制影响,海上船舶目标在星载SAR影像上通常存在着不同程度的方位向模糊噪声,这些噪声易被误判为船舶,导致船舶识别中虚警率提高。方法 本文简述了方位向模糊噪声的产生原因,提出了一种新的星载SAR影像上船舶方位向模糊去除算法,该算法的核心是构建目标方位向角度一致性、方位向位置偏移距离和方位向模糊能量衰减3个判别规则,对潜在SAR影像亮斑目标进行逐层筛选,实现船舶真实目标和方位向模糊目标的判别。结果 选取中国渤海海域和黄海海域的30 m分辨率的Radarsat-2数据进行案例分析,并与船舶自动识别系统(AIS)实测数据进行比对校验,结果表明,传统的双参数恒虚警率(CFAR)算法和基于K分布的CFAR等算法对于船舶难以剔除方位向模糊,容易造成虚警,而本文算法对实验影像的船舶方位向模糊去除准确率优于95.8%,能够有效剔除船舶方位向模糊。结论 该算法为星载SAR影像上船舶方位向模糊去除提供了新的手段,有助于提高SAR影像上船舶目标检测的准确性。     

弹载SAR俯冲段斜视成像算法

弹载SAR在俯冲段具有较大的下降速度和加速度,这使得距离徙动校正(Range cell migration correction,RCMC)变得困难,并且由于导弹在攻击目标前需要有一定的转弯机动时间,弹载SAR还往往工作在斜视模式下,此时常规的SAR成像算法不再适用.本文提出了一种弹载SAR俯冲段斜视成像算法,该方法在建立弹载SAR回波信号模型的基础上,首先在距离频域-方位时间域校正距离走动的主要部分,然后结合级数反演思想,推导出SAR回波信号的二维频域表达式,在距离频域-方位多普勒域进行剩余的距离走动和距离弯曲的校正,最后完成二维脉冲压缩,得到聚焦的图像.运算量的定量分析和实验仿真的结果验证了该算法的可行性和有效性.     

基于图像的船舶尾迹跟踪方法研究与仿真

研究基于SAR图像的船舶尾迹准确跟踪问题。在船舶图像尾迹跟踪过程中,当海风增大、轮船航行突变时,采集跟踪的SAR轮船图像信号,尾迹像素会发生色散,图像中通过尾迹像素转换的,用于跟踪的尾迹回波特征发生衰退,造成传统的轮船回波特征的尾迹跟踪结果误差较大。为了避免上述问题,提出了一种基于像素色散参数弱估计的船舶尾迹跟踪算法。通过像素色散参数的强度预判,对尾迹像素时域内运动轨迹进行方向弱估计,弥补像素色散的影响,增强回波特性,克服传统方法的缺陷。实验证明,方法提高了船舶尾迹跟踪的准确度,取得了令人满意的效果。     

改进Notch滤波的全极化SAR数据船舶检测方法

全极化SAR数据提供了更多的地物极化散射信息,目前被广泛的应用于海上船舶检测的应用研究。本文提出改进的Notch滤波方法,实现全极化SAR数据的海上船舶检测。该方法结合目标的极化散射特性与能量双重特点,设计针对海面、方位向模糊、相干斑噪的不同滤波,消除虚警,通过SPAN能量因子降低由于散射机制相同而造成的漏检。利用RADATSAT-2全极化精细扫描数据对本文的算法进行验证,并与PWF和SPAN方法进行对比分析,实验结果表明本文提出的方法能从海面上有效检测出各种大小的船舶,同时能抑制方位向模糊、相干斑噪以及船舶的旁瓣造成的虚警。     

合成孔径雷达图像的自适应旁瓣抑制算法分析和实验研究

合成孔径雷达是有源相干高分辨率成像系统,常规成像算法对接收数据进行二维匹配滤波,实现成像。由于成像系统的二维频域支持域有限,使成像系统的方位向和距离向脉冲响应为sinc函数,又SAR图像具有动态范围大的特点,使SAR图像中的强目标旁瓣使弱目标主瓣发生畸变,所以要对SAR图像进行旁瓣抑制。讨论并比较了两种自适应旁瓣抑制算法,并利用模拟数据和中科院电子所的L-SAR系统的雷达图像对这两种算法进行了实验研究。     

基于聚类的SAR图像快速目标检测

针对SAR图像目标检测效率低、虚警概率高及SAR图像的特点,改进了Mean Shift聚类算法,并与双参数CFAR检测技术相结合,提出了一种能够快速而准确的SAR图像目标检测算法。通过聚类预处理SAR图像,降低了背景杂波对目标检测的影响及检测的虚警率,并且聚类后的SAR图像具有一定的结构,将图像结构的概念引入到目标检测中,避免了对图像逐点检测,大大提高了检测速度。实验结果表明,该方法具有检测速度快、虚警概率低的特点。     

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。     

双站聚束SAR极坐标格式成像算法

双站聚束SAR(Synthetic aperture radar)相对于双站条带SAR可以达到更高的方位分辨率,其成像算法受到越来越多的关注.本文介绍了双站聚束SAR成像几何关系,建立了回波信号模型,从Dechirp后的回波数据域出发,提出了一种适合双站聚束SAR的极坐标格式成像算法.该PFA算法采用斜视坐标旋转及沿视线方向的极坐标插值LOSPI,更好地利用空间域数据,适用于正侧视和斜视模式成像.最后分析了距离弯曲对成像区域的限制,以及残余视频相位误差对成像性能的影响,并将此算法与不进行Dechirp的PFA算法相比较.实验结果表明该方法降低了数据率和运算量,算法有效、可靠.