基于Agent的SAR图像海洋分布目标检测

引入分布式Agent系统进行SAR图像海洋分布目标检测,针对分布日标的特性提出了知识继承行为和2类繁殖方法.并利用邻域直方图的X<'2>距离作为差异度,提出利用差异度分布分析方法得到Agent判断的先验知识.实验表明,对于SAR海洋图像,算法不拘泥于目标的种类和形状,能快速排除无目标区域,在目标区迅速扩大检测结果,同时算法大大减少了直方图分析次数,提高了运算速度.     

星载SAR图像机场兴趣区检测算法

提出一种解决低信噪比、大尺寸的星载合成孔径雷达(SAR)图像机场兴趣区(ROI)自动检测问题的方法。对图像进行基于马尔可夫场的分割,由目标标记方法确定ROI的候选区。用Hough变换检测跑道平行线,滤除部分伪ROI。计算ROI候选区的跑道方向投影直方图及目标的宽、高、宽高比、目标背景面积比和目标背景灰度比5个参数,用支持向量机对样本参数进行学习,完成ROI的最终判定。用实际星载SAR图像进行试验,结果表明了该方法的有效性和可靠性。     

星载SAR图像机场兴趣区检测算法

提出一种解决低信噪比、大尺寸的星载合成孔径雷达(SAR)图像机场兴趣区(ROI)自动检测问题的方法.对图像进行基于马尔可夫场的分割,由目标标记方法确定ROI的候选区.用Hough变换检测跑道平行线,滤除部分伪ROI.计算ROI候选区的跑道方向投影直方图及目标的宽、高、宽高比、目标背景面积比和目标背景灰度比5个参数,用支持向量机对样本参数进行学习,完成ROI的最终判定.用实际星载SAR图像进行试验,结果表明了该方法的有效性和可靠性.