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1.
极化SAR技术是近年SAR领域的研究热点.首先介绍了不同极化方式对船只、海洋杂波以及船只尾迹在SAR图像上的成像影响,详细概括和总结了目前应用于海洋船只监测的各种极化SAR技术特点,最后分析了极化SAR海洋船只监测技术的应用前景.  相似文献
2.
郭经  张红  王超  吴樊 《遥感信息》2010,(2):73-78
SAR船只目标检测是实现海上安全监测的有效手段。由于在海杂波较为复杂的情况下,传统CFAR算法对于弱小船只检测效果不佳,本文提出了基于多尺度静态小波分解的改进型CFAR检测算法。首先通过实验选出最优小波基及最佳小波分解级数,再利用幂运算对经多尺度乘性增强的小波系数进行优化,以增强船只与海洋背景的对比度,从而运用简单的CFAR算法即可得到较好的检测效果。最后,以新型星载ALOS PALSAR数据为例,通过与传统CFAR算法的对比实验,验证本文算法的有效性。实验表明,利用Sym2最优小波基的较强边缘检测能力以及小波多尺度乘性增强,双重强化了船只目标的边缘影像特征,并有效抑制了海杂波噪声,使得本文算法在提高检测率与降低虚警率两方面都优于传统CFAR算法,有利于高海杂波下弱小船只的检测。  相似文献
3.
针对单源舰船检测识别率偏低的问题,基于DS证据理论,提出了一种通过权值更新,改进DS证据的基本概率赋值的方法,并结合冲突解决方案,对SAR和可见光舰船检测得出的特征数据进行特征级融合检测。实验结果表明,该算法大大提高了舰船检测的识别率,降低了误判率。  相似文献
4.
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.  相似文献
5.
针对恶劣成像条件下有碎云干扰的光学遥感图像中舰船目标的检测问题,结合干扰背景及目标自身的特点,本文提出一种鲁棒的舰船目标检测算法。该算法首先用双参数局部CFAR直接提取ROI;再结合改进的局部Radon变换及变换域峰值提取算法,提取舰船目标的外部信息——尾迹特征,完成对舰船的检测。实测数据的实验表明,该方法能够可靠地检测出舰船目标,并有效地去除了碎云干扰所造成的虚警。  相似文献
6.
提出一种适用于船载雷达图像的船只检测方法,对相邻的多幅雷达图像进行叠加处理,采用概率神经网络模型估计海杂波雷达后向散射的概率分布,利用恒虚警率技术确定全局阈值,根据连通区域的大小去除虚警。使用X波段船载雷达图像序列对该方法进行检验,结果表明,利用该方法得到的船载雷达图像的船只检测精度可达89.5%。  相似文献
7.
随着遥感成像技术的发展,遥感图像中大型移动目标的检测和识别成为可能,舰船目标检测和识别就是在这一背景下提出的。在参考大量文献的基础上,回顾了舰船检测的发展历程,分析了其研究现状,对舰船检测方法进行了综述并分类,在此基础上对各类算法进行对比,最后给出了该领域存在的问题和发展趋势。  相似文献
8.
This paper proposes an approach for visual attention based on biquaternion, and investigates its application for ship detection in multispectral imagery. The proposed approach describes high-dimensional data in the form of biquaternion and utilizes the phase spectrum of biquaternion Fourier transform to generate a required saliency map that can be used for salient target detection. In our method, the multidimensional data is processed as a whole, and the features contained in each spectral band can be extracted effectively. Compared with traditional visual attention approaches, our method has very low computational complexity. Experimental results on simulated and real multispectral remote sensing data have shown that the proposed method has excellent performance in ship detection. Furthermore, our method is robust against white noise and almost meets real-time requirements, which has great potentials in engineering applications.  相似文献
9.
海洋区域受云雾和气流影响导致其光学遥感图像局部对比度低、能见度差,给舰船监视带来困难。针对这一问题,首先利用多尺度相位谱对低可观测图像进行重构生成舰船目标的显著图,然后采用全局阈值快速提取具有较高显著度的感兴趣区域(ROI)。对各个ROI,首先利用其外部环状窗口各区间平均亮度的有序统计量来估计阈值对其进行二值分割,然后分别提取平均显著度、形状复杂度和空间扩展度特征,训练最小距离分类器对ROI进行鉴别,得到最终的检测结果。用大量受云雾影响的SPOT4全色影像进行实验,结果表明该算法能够满足应用要求。  相似文献
10.
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。  相似文献
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