基于灰度相关性的SAR图像联合CFAR舰船检测算法

分析了中高分辨率SAR海洋图像的目标和海杂波特点,利用了SAR海洋图像中舰船目标的灰度相关性、形状特性以及舰船目标与背景杂波的信杂比特性,提出了一种基于灰度相关性的联合CFAR舰船检测算法。算法综合利用了舰船目标内部相邻像素间的灰度强相关性和舰船目标和海杂波的信杂比,建立了海杂波区域内相邻像素间灰度值的二维对数正态分布来实现联合CFAR检测。该算法能够改善斑点噪声和背景局部不均匀对检测带来的虚警,检测效果相比于传统检测算法更加优越。     

一种基于变化检测技术的SAR图像舰船目标鉴别方法

该文引入变化检测思想,利用SAR图像中海杂波和目标之间的灰度差异,通过对潜在舰船目标切片的目标像素和背景像素进行分离,计算目标像素聚集度(TPAM)特征,实现对高亮像素在图像切片中聚集程度的定量评估,从而鉴别目标切片中是否包含有舰船目标,有效去除杂波虚警。首先,基于感兴趣区域(ROI)切片中心为目标像素及四周为海杂波的合理假设,构建似然比变化检测量获取差异图像;然后,利用KSW熵阈值选择方法实现差异图像中目标像素和海杂波像素的自动分离,生成二值图像;最后,利用切片中心像素为种子点,对二值图像进行区域生长,计算目标像素聚集度特征,并判断目标切片是否包含舰船目标。基于RADARSAT-1 SAR实测数据的实验结果表明,该文方法得到的目标像素聚集度特征计算简单、稳健性好、可区分度高,具有良好的鉴别性能,能够去除大部分海杂波干扰产生的虚警,有效地降低目标检测虚警率。     

基于Harris算法的自适应双极性红外舰船目标检测

红外舰船目标检测是舰船目标自动识别与跟踪的关键技术之一。针对现有方法在舰船目标成像灰度呈现"双极性"(舰船亮度高于或低于背景)或多极性(舰船目标灰度分布不均匀)的情况下适应能力不足,提出了一种新的红外舰船目标检测方法。为抑制海空杂波干扰提高检测概率,对图像进行均值漂移滤波,利用行垂直方向梯度投影获得感兴趣区域,通过检测区域内目标角点实现舰船目标的自动检测。实验结果表明,该算法能够克服传统算法基于舰船亮度高于背景的假设,在舰船灰度呈现双极性或多级性的情况下获得较好的检测结果。     

复杂杂波背景下海洋SAR图像中舰船目标的检测

针对卫星SAR图像海洋背景和舰船目标特点,文献[1]提出了基于小波多分辨率分析的卫星SAR海洋图像舰船目标检测的新方法。在此基础上,本文针对不同海情杂波服从不同概率密度分布的特点,讨论了复杂杂波背景下基于小波变换检测海洋SAR图像中舰船目标的性能,给出了不同海情下的检测性能,并与传统门限检测方法比较,给出了不同信杂比下虚警概率曲线。仿真结果表明,该方法实用、有效。     

基于CFAR级联的SAR图像舰船目标检测算法

SAR图像舰船目标检测在军事监视和海洋环境监管等方面有着重要的意义。针对SAR图像的特点,提出了一种基于全局CFAR检测与局部CFAR检测级联的舰船目标检测算法。在全局CFAR检测中,通过海杂波特性拟合优选海杂波统计模型,以较高的虚警率筛选潜在的目标点;在局部CFAR检测中,以潜在目标点的连通区域为单位,通过检测窗口的选取、背景像素的确定和海杂波拟合等步骤以后,以较低的虚警率确定目标。最后,通过条件扩张算法和目标像素聚类完善船只细节。实验结果表明,文中算法在保证良好的检测性能的同时,具有检测效率高、舰船细节完整等优点,为舰船目标鉴别和信息提取提供了良好的保障,更加符合实际应用需求。     

一种舰船目标SAR图像的仿真方案

对舰船目标的合成孔径雷达（SAR）图像（复值）进行再处理,可以对舰船目标进行更精细的成像及轨道计算。开发这些算法需要大量的测试图像。但是由于实验条件的限制,这些图像的数目非常有限,因而研究舰船目标的SAR图像仿真就显得十分必要。提出了对舰船目标的SAR图像进行仿真的一种方案。首先通过仿真舰船目标的SAR成像过程以得到舰船目标的SAR图像,接着根据海杂波SAR图像的统计特性对海杂波的SAR图像进行仿真,最后将两者叠加以获得海面舰船目标的SAR图像。仿真结果显示了该方案的有效性。     

基于Faster-RCNN和多分辨率SAR的海上舰船目标检测

由于海洋表面微波散射情况复杂,强海洋杂波的后向散射往往高于舰船,导致传统舰船检测算法适应能力有限,已经难以满足现阶段舰船智能检测的需求。针对上述问题,将卷积神经网络(CNN)应用于SAR海上舰船目标检测。选取高分辨率Terra SAR-X与低分辨率Sentinel-1A卫星SAR图像。通过SAR仿真分析了不同分辨率下海杂波的特点,据此分析了针对SAR图像的CNN网络结构设计的基本需求。通过分辨率归一化制作混合数据的训练样本集,在Faster-RCNN框架下设计并构建了一个仅3层卷积神经网络用于特征学习,以防止模型过拟合。实验选择了4种不同海洋杂波环境的宽幅SAR图像进行测试,均获得了较好的检测结果。表明提出的多分辨率归一化方法结合卷积神经网络的SAR舰船检测模型具有一定的应用潜力。     

基于Toeplitz矩阵特征值分解的SAR图像舰船目标检测方法

合成孔径雷达（SAR）图像舰船目标检测一直是海洋监测领域的重要手段。经典的恒虚警率（CFAR）检测依赖于分布模型及多参数的准确估计,难以适应复杂多变的海面背景。新兴的信息几何舰船检测方法挖掘了目标与杂波的统计差异,实现舰船的显著性表示,但依然受限于背景杂波的精确建模。考虑到现有方法的局限性,本文提出了一种基于Toeplitz矩阵特征值分解的SAR图像舰船目标检测算法。在无需寻求背景杂波分布模型的前提下,通过构建Toeplitz矩阵,以其特征值均值为检验统计量,充分获取目标与背景杂波的差异。在高分三号卫星和TerraSAR-X卫星实测SAR图像上的实验结果证明,相比于现有的多种典型方法,本文方法取得了更优的检测性能与更快的计算速度。      

SAR图像局部自适应ACCA-CFAR检测算法

该文在ACCA-CFAR(Automatic Censored Cell Averaging-CFAR)的基础上提出了一种以K分布对SAR图像杂波建模的局部自适应ACCA-CFAR目标检测算法。该算法首先估计局部窗口的K分布参数,然后根据参数确定局部ODV(Ordered Data Variability)门限,进而完成背景像素筛选,最后做出检测判决。文中证明了ODV门限与局部统计模型的参数有关,给出了采用局部自适应门限的理论依据。该文以海面舰船SAR图像为例,证明该算法在海面杂波背景中具有较少的虚警,可以完整地检测出舰船目标,保留更精细的结构特征。     

基于高分辨谱估计的舰船目标检测方法研究

针对舰船目标速度较慢,在短相干积累时间条件下传统的傅里叶变换获得的目标回波的多普勒谱分辨率较低、目标会被海杂波淹没的问题,提出一种将高分辨谱估计方法与循环对消算法相结合的舰船目标检测算法,该算法有较高的频域分辨率,能在短相干积累时间条件下将海杂波对消掉,从而实现对舰船目标的检测。     

海杂波背景下的低空小目标检测

海面上低空小目标通常具有RCS（雷达散射截面）小、速度快的特点,并且容易湮没在海杂波背景中,很难被雷达系统检测到。文中首先分析了海杂波数据的统计特性;然后在此基础上,利用海杂波和目标在相关特性上的差异,提出了一种熵加权非相参积累方法,该方法能够抑制海杂波,并且积累目标能量;为了进一步降低检测门限,采用了TBD（检测前跟踪）技术。某S波段雷达搜索模式下低分辨实测数据的处理结果表明,熵加权非相参积累和TBD方法能够有效降低海杂波背景下低空小目标信号的最小可检测信杂比。     

天波超视距雷达海杂波的混沌动态特性分析

利用替代数据法对实测回波信号进行非线性检验,Cao方法进行相空间重构、Rosenstein小数据量法计算最大Lyapunov指数、改进的格拉斯伯格-庞加莱算法(GPA)计算Kolmogorov熵以及局部可预测性检验研究了高频天波雷达(OTHR)海杂波的混沌动态特性。仿真计算表明:实测的高频天波雷达海杂波吸收子具有稳定收敛的关联维数、正的最大Lyapunov指数和正的Kolmogorov熵以及具有局部可预测的特性,验证了高频雷达海杂波确实来自于一个低维混沌系统。利用方差分析初步讨论了电离层对回波混沌特性的影响,研究表明:电离层将对回波混沌特性产生显著的影响。这些结论对高频雷达目标探测和海杂波建模研究都具有重要意义。     

采用多扫描自适应预测的红外弱目标检测

提出了一种多扫描预平滑RLS自适应算法用于增强红外成像数据中的弱目标检测.感兴趣的目标被假设为只有极小的空域扩展度,而且淹没于强背景杂波干扰中.通过RLS自适应滤波器,背景杂波分量被准确地预测并从输入信号中去除,从而只剩下目标信号与残留噪声.在全空域非平稳数据中应用多扫描机制可以增强算法对非平稳杂波的跟踪性能;而将原始图像数据经过预平滑处理后作为自适应滤波器的输入,则能够减少由于目标灰度扩展带来的背景预测失准.对真实图像数据的仿真表明该算法的性能明显优于其它几种传统方法.     

Influence of high-resolution processing on background noise distribution in ship-borne radar

When a high-resolution algorithm is applied in a ship-borne radar, its non-linearity and distributional characteristics before high-resolution processing determine the distributional characteristics of background clutter after high resolution and detector design afterwards. Because background noise before high-resolution has physical significance, the statistical model of first-order Bragg lines and second-order components of sea clutter is put forward. Then, by using higher order cumulative quantity's statistical verification of actual measured data, it is concluded that the background noise before high resolution conforms to normal distribution in a ship-borne radar. The non-linearity of the high-resolution algorithm means that the background noise after high-resolution processing conforms to non-normal distribution. Non-normal-distributed clutter mainly includes Weibull, lognormal, and K-clutter. Rayleigh clutter can be seen as a special case of Weibull clutter. These clutter types have different statistical characteristics and can be discriminated by recognition of clutter characteristics. The numerical domain's distribution after high-resolution processing is determined by an improved, minimum entropy, clutter characteristics recognition method based on the AIC rule, namely, a two-parameter domain-scanning method. This identification method has a higher recognition rate. It is verified that the background noise after high-resolution by pre-whitened-constrained-MUSIC conforms to lognormal distribution.     

基于自适应可调Q因子小波变换的海杂波背景下的目标检测技术

本文针对海杂波背景下的慢速微弱目标的检测问题,根据海杂波和目标的振荡特性差异,提出了一种基于自适应可调Q因子小波变换(Adaptive Tunable Q-factor Wavelet Transform,A-TQWT)的海杂波背景下的目标检测算法.通过迭代计算、搜索出最能匹配海杂波和目标振荡特性的可调Q小波变换(TQ...     

高掠海角下基于Radon变换的海杂波抑制方法

高掠海角情况下,目标完全淹没在杂波里面,这使得雷达难以对海面目标进行三维成像。该文提出一种基于Radon变换的适用于高掠海角情况下三维成像处理的海杂波抑制方法。利用ISAR技术得到回波二维像,差波束补偿之后,对其进行Radon变换,再利用该文提出的结合边缘检测技术的搜索算法得到的参数,完成目标与海杂波分离处理。三维成像仿真结果表明该方法对克服海杂波影响是有效的。     

基于空间直方图的海杂波背景下红外目标跟踪

空间直方图融合了目标的灰度分布信息和灰度的空间分布信息,比传统的灰度直方图更具有目标鉴别能力。为实现海杂波背景下稳健跟踪红外目标,本文在基于粒子滤波算法的红外目标跟踪系统框架中,将加权样本集表示红外目标的状态后验概率分布;采用简单的随机漂移模型表示系统状态模型;利用目标区域的空间直方图描述红外目标,其中通过核概率密度估计建立红外目标的灰度分布,然后统计灰度分布的空间信息建立空间直方图;通过空间直方图的相似度定义来建立系统观测概率模型,最终提出一种在海杂波背景下的基于空间直方图的粒子滤波红外目标跟踪算法。实     

基于背景估计的红外图像杂波抑制方法研究

背景估计是背景杂波抑制和图像增强的重要方法,在低信噪比红外目标检测技术研究中备受青睐。提出了一种改进的形态滤波背景估计新方法。首先通过图像局部熵计算和分析建立了结构元素尺度与局部熵的对应关系,在目标特征分析的基础上对结构元素形状进行优化,然后采用形态滤波估计图像背景,实现背景杂波抑制和图像增强。仿真实验结果表明了算法是有效的。     

用于检测三次位相板的新型零位补偿器的设计

三次位相的波前编码位相板是一种非旋转对称光学元件。对于其面形及整个元件的检测,虽然目前通用的方式还是采用轮廓仪的接触式测量,但采用非接触式的干涉测量,具有快速、简洁、可避免待测元件的面形不受损伤等优点。非接触式的测量方法,可以采用计算全息图进行零位补偿,但计算全息图的制作价格相对较高。我们根据三次位相波前编码板的面形特点,得到一种新型的零位补偿方式,并给出了设计实例,并进行了实验验证,该补偿器全部由球面镜组成,易于加工,且成本较低。     

基于小波阈值算法的海杂波信号去噪

为有效提取噪声背景下的海杂波信号,针对海杂波信号非线性非平稳的特点,提出基于小波阈值算法对实测海杂波数据去噪。在噪声水平未知条件下,提出基于噪声主要在高频段且能量较小、信号主要集中在低频段思想的噪声判断准则。为验证小波去噪效果,将该算法对含有噪声的海杂波实测数据进行去噪,采用均方差和降噪信号信噪比两项指标来衡量去噪效果,并与均值和中值等去噪方法对比,小波算法在这两项指标均优于其他算法;此外,实验结果还表明,db2小波在双曲线阈值函数和HeurSure阈值模式下优于其他小波去噪效果。