一种基于CFAR检测和密度聚类的ISAR图像预处理方法

目标逆合成孔径雷达(ISAR)像通常受各种噪声的影响,这些噪声使ISAR图像质量下降,严重影响了后续的特征提取和目标识别应用。提高图像质量,减少噪声的干扰成为ISAR目标识别应用中的重要步骤。提出了一种基于恒虚警检测和密度聚类的方法抑制ISAR像的斑点干扰和横条纹干扰,在保证干扰抑制效果的同时相比于传统方法可以更有效地保留目标中的细节信息。提取了图像面积、长度、多普勒扩展作为ISAR识别特征矢量,外场实测数据实验表明,提出的预处理方法有效地抑制了图像中的干扰成分,保留了更多图像细节,有效地提高ISAR识别特征的稳定性。     

ISAR成像的处理与分类方法

基于小波变换和马氏距离的性质，提出了目标ISAR成像的处理与分类方法。对IS—AR成像进行Mallat分解，得到图像的边缘图像。计算边缘图像上点的马氏距离，得到马氏距离阵列，并作为目标特征向量。实验表明，该特征向量具有维数少、结构稳定的特点，可用于目标识别。     

基于trace特征的ISAR像空间目标识别

论文提出了一种基于trace特征的逆合成孔径雷达（Inverse Synthetic Aperture Radar,ISAR）像空间目标识别算法.首先将ISAR像进行分割与归一化处理,利用Canny边缘检测、Hough变换方法提取空间目标ISAR像最长轴,确保所提特征具有旋转不变性;然后仅对最长轴所在局部区域进行Trace变换生成空间目标ISAR像的局部trace矩阵,使得所提trace特征满足低维要求;再将trace矩阵每一列向量进行移位对准操作以消除ISAR像平移对识别带来的影响并将其作为空间目标识别的特征向量;最后在特征空间内以最小欧氏距离作为不相似度,采用集成分类器AdaBoost.M2-KNN完成了5类空间目标的分类识别.通过5类空间目标的ISAR数据对该方法进行目标识别验证,并与现有的几种ISAR像特征提取方法进行了对比.结果表明论文所提算法可行有效,可以明显地提高识别率.     

基于正弦调相的ISAR干扰方法

为了实现对ISAR干扰,本文从目标一维距离像及ISAR运动补偿的角度,提出了基于正弦调相的ISAR干扰方法。文中对干扰信号如何影响距离像、影响运动补偿进行了详细的理论分析,给出了干扰造成ISAR图像失真的理论依据。并进行了基于实测数据的仿真实验。结果表明,基于正弦调相的ISAR干扰方法可以较好地干扰ISAR的一维距离像和最终的二维像,并具有压制干扰和类似欺骗干扰的双重效果,是一种对付ISAR的有效干扰手段。     

雷达目标特征提取的一种方法

将小波变换和马氏距离相结合，提出了一种基于ISAR成像的雷达目标特征提取方法。对ISAR成像数据进行正交二进Symlet小波分解和门限处理，对数据进行压缩，然后计算压缩后坐标点的马氏（Mahalanobis)距离，得到目标稳定的特征向量。由实验结果看出，此向量具有在一定范围内的不变性，能够用于雷达目标识别。     

基于InISAR像的目标识别方法

针对目标ISAR图像方位向坐标是多普勒频率,其分辨率和目标运动状态有关,如果不进行标定,直接利用ISAR像进行识别存在困难,该文提出了一种基于多特显点的InISAR成像方法,并利用极化映射,提取特征进行识别。该文利用ISAR图像中特显点的多普勒频率和横距的关系,对整幅ISAR像进行横向定标;InISAR像转换到极坐标格式下,提取具有旋转和尺度不变性的特征,对目标分类。详细分析了4个主要参数对成像和识别的影响,仿真实验结果验证了理论分析。     

基于并行PO/EEC的ISAR回波生成与成像仿真

为了满足基于模板的逆合成孔径雷达（ISAR）目标识别对海量高分辨模板图像的工程需求,提出了一种基于并行电磁散射特性计算技术的ISAR图像信号级仿真方法。首先,以OpenMP技术为基础采用并行物理光学和等效边缘电磁流对目标的电磁散射特性进行快速计算;其次,以步进频率波形为雷达发射波形结合目标的电磁散射特性生成了宽带雷达回波数据;最后,对使用距离多普勒算法对仿真回波数据进行处理生成ISAR像,并与点阵模型成像结果进行了对比分析。实现了对ISAR图像的信号级快速仿真,对ISAR系统设计与验证、ISAR图像解译和目标识别以及ISAR成像处理等具有重要意义。     

扩展稀疏表示稳健HRRP目标特征提取方法

为提高低信噪比下高分辨一维距离像目标识别性能，提出扩展稀疏表示的噪声稳健目标特征提取方法。本方法通过对稀疏表示的扩展，实现对目标高分辨一维距离像局部特征与全局特征的提取。其中，在训练阶段利用支持向量理论与字典学习原理，对特征提取字典进行优化提高特征向量的可分性。在测试阶段，利用因子分析模型匹配方法对去噪声字典进行优化，从而实现对噪声的有效抑制，保证了目标识别系统的噪声稳健性。利用实测数据对本方法性能进行测试，结果表明本方法可在低信噪比条件下有效地恢复目标高分辨一维距离像，并实现较高的识别正确率。     

基于对比度调制法对条纹管激光雷达距离像的去噪方法

激光雷达的距离像是雷达成像系统区别于其他的成像系统（如红外成像系统、可见光成像系统）所特有的信息,它是对目标精确识别、打击的基础。如何对距离像去噪直接决定了下一步目标定位、识别的精确性。针对雷达距离像的特点,提出了一种基于对比度调制方法对条纹管激光雷达的距离像去噪方法,通过提取距离像噪声的对比度信息,用其调制未经过去噪的距离像,从而得到距离像中的噪声图像,最后用未经过处理的距离像减去噪声图像,得到图像即为去噪后距离像。研究表明该方法去噪效果明显,在去噪的同时很好地保持了距离像的边缘信息,去噪后图像的信噪比明显提高,距离像的属性也没有改变,这是其他方法对距离像去噪所不具有的优点。     

基于对称Gabor小波滤波的舰船目标识别方法

文中构建一种对称Gabor小波滤波器(SGWF),能够对逆合成孔径雷达(ISAR)像中舰船进行识别。由Gabor小波滤波器构建的SGWF 滤波器具有上下对称结构,对镜像翻转的图像滤波后仍具有镜像对称性。使用SGWF 与奇异值分解(SVD)相结合来提取特征,使得该方法可以避免因多普勒变化导致的ISAR正像和倒像的检测问题。SGWF可在不同尺度和方向对图像进行滤波,充分反映图像的纹理特征和强度特征。在实验中,使用九艘民船的实测ISAR 像进行识别,通过在成像过程加入高斯白噪声来检测算法对噪声的鲁棒性,并检验图像分块数量对算法性能的影响,以及检验训练样本数量对算法性能的影响,识别结果证明了算法的有效性。     

基于非线性流形学习的ISAR目标识别研究

详细分析了逆合成孔径雷达（Inverse Synthetic Aperture Radar, ISAR）二维像的非线性流形结构特点,指出ISAR二维像可以看作是由位置、姿态和尺度等内在参数共同作用而张成的一个在高维图像空间中的非线性流形。在此基础上,论文将非线性流形学习的思想引入到ISAR目标识别领域,提出了一种基于局部保持投影（Locality Preserving Projections, LPP）算法和k近邻分类器的ISAR二维像特征提取和目标识别方法。该方法首先利用LPP算法对维数较高的ISAR二维像进行降维,然后采用具有拒识功能的k近邻分类器对四类飞机目标进行了分类识别。仿真实验结果表明,LPP算法能够发现嵌入在高维ISAR图像空间中的低维非线性流形,并且能够利用LPP算法降维后的特征获得较高的识别率。     

基于调频率微调的ISAR抗干扰技术研究

逆合成孔径雷达的欺骗式干扰技术日趋成熟,而ISAR抗干扰技术则研究不足。在分析了ISAR有源欺骗式干扰的工作原理基础上,提出了基于线性调频信号调频率微调的ISAR抗干扰方法,使虚假目标回波的增益在Dechirp处理时因调频率失配而被抑制。但在该体制下调频率变化导致信号带宽变化,从而距离分辨率改变,为此提出先进行距离像插值再做ISAR成像。针对距离向插值导致的方位向多普勒模糊问题,采用了多普勒域平均处理提高了ISAR成像质量,以利于目标识别。利用仿真数据对该方法进行了验证,结果证明了该方法的有效性。      

基于小波变换及奇异值特征提取的空间目标识别

对基于仿真的空间目标逆合成孔径雷达(ISAR)图像,提出了相应的空间目标特征提取及目标识别算法.首先建立了空间目标三维散射点阵模型,利用距离-多普勒成像算法对其进行了ISAR成像仿真,建立目标识别数据库;其次利用小波分解原理,提取二维小波变换后4个子图的奇异值特征;最后分别应用多项式核(Polynomial)及径向基函数核(RBF)支持向量机(SVM)进行分类识别.仿真实验研究了识别率与特征数目的关系及两类核函数SVM的分类性能,并达到了较好的识别效果,从而验证了本文算法的有效性.     

空间目标宽带雷达特征信号仿真建模

空间目标宽带雷达特征信号包括其高分辨一维距离像和二维ISAR图像,空间目标宽带雷达特征信号仿真建模对空间目标探测、识别研究具有重要意义。在光学区复杂目标RCS特征信号计算基础上,重点研究了空间目标宽带雷达特征信号包括高分辨一维距离像和二维ISAR图像仿真建模方法。仿真目标和实际复杂空间目标宽带雷达特征信号仿真建模的实验结果验证了其有效性。     

基于GPU的ISAR实时干扰效果评估

针对逆合成孔径雷达(ISAR)在干扰试验中的干扰效果评估主要通过相关领域专家进行事后评估,存在评估时效性差,且评估标准比较模糊、主观的问题,提出一种利用图形处理器(GPU)实现ISAR实时干扰效果评估的方法。首先利用GPU的并行阵列计算能力将成像处理过程并行化,实时得到高分辨率图像;然后处理图像,提取ISAR图像特征和目标一维像、二维像特征参数,对干扰效果进行量化评估。该方法具有实时、客观、定量的特点,可多角度评估被试装备的干扰效果,对于实际应用中ISAR干扰效果评估有重要意义。     

基于小波变换的航空红外图像目标的多尺度识别

提出了一种基于高斯小波变换的航空红外图像的目标边缘自动提取的新方法,并利用 目标边缘特征结合目标边缘特征数据库对目标进行识别。该方法利用小波变换良好的噪声抑制能力及完备的边缘保持能力;能够有效的对红外图像进行目标边缘提取、目标增强及噪声抑制等预处理工作,利用得到的边缘特征及数据库,较好的完成红外目标的多尺度识别。     

电弧焊熔池图像的边缘检测

本文提出一种基于Canny算子和形态学的图像边缘提取算法。熔池图像经过预处理后,运用形态学的开闭运算滤除噪声和局部灰度增强后用Canny算子检测得到清晰的连续的边缘。实验结果表明,该方法明显优于经过传统滤波后再进行Canny算子的边缘检测效果,为后续的特征提取,目标识别提供了良好的基础。该算法对噪声有很好的鲁棒性,并得到真正的边缘。     

含旋转部件的动态目标特征提取方法研究

针对含有活动部件的空中动态目标成像方法进行研究，分析活动部件对空中动态目标成像的干扰，通过自适应小波变换分离活动部件及目标，剔除活动部件对成像结果的影响；提取清晰的散射中心，然后基于逆合成孔径雷达（inverse synthetic aperture radar，ISAR）图像灰度级不连续点寻找区域边界，将目标点和背景分离，采用自适应边界收敛方法对目标区域进行轮廓特征提取，得到了良好的目标轮廓特征.所提算法不仅可剔除旋转部件对散射中心的干扰，同时可提取良好的目标ISAR特征.采用实测数据对方法进行了验证.     

逆合成孔径雷达的干扰

ISAR 的干扰措施通常可分为压制干扰和欺骗干扰两类。由于 ISAR 在进行信号处理时具有较高的处理增益,对噪声压制干扰的干扰功率提出了较高的要求。在欺骗式干扰方面,目前主要采用数字图像合成技术,对截获的 ISAR 脉冲信号进行幅度调制和相位调制,然后再发射出去,从而在雷达接收端形成虚假目标像。文中对ISAR对压制干扰和欺骗干扰做了分析,并就噪声调频干扰和欺骗干扰做了Matlab仿真。仿真结果表明,噪声压制干扰需要较高的干扰功率。     

统计学全局特征提取在纹理图像光学字体识别中的应用

针对纹理图像光学字体识别中大部分现有方法容易出现噪声干扰和高度细分依赖的问题,提出了一种基于统计学分析的全局特征提取方法。首先,使用二值化、倾斜校正和文本归一化预处理图像,得到完整的文本块图像;然后,使用拉普拉斯过滤器降低图像的椒盐噪声,并利用反相过滤器得到白色背景和黑色边缘的图像;最后,基于模式边界边缘像素之间关系进行统计学分析以提取出22个有用特征,借助分类器完成识别。在阿拉伯文书法脚本图像数据集上的实验结果表明,本文方法使用决策树分类器可获得最好的分类精度,高达98.26%,相比其他的较为新颖的特征提取方法,本文方法获得更好的识别性能。