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海上溢油对海洋生态环境造成的危害巨大,完成溢油区域的准确检测对海洋异常现象的快速应急处理具有重要意义.现阶段,合成孔径雷达(SAR)为海上溢油检测提供重要数据基础,但广泛存在海上生物油膜、低风区及SAR影像本身显著的斑点噪声等溢油疑似区域,极大限制了海上溢油检测精度.针对上述问题,提出一种基于改进全卷积神经网络(FCN... 相似文献
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针对极化合成孔径雷达(POLSAR)图像提取到的特征信息量低和噪声干扰等问题,提出了一种对不同特征信息进行多尺度融合的方法,并利用融合后的特征,通过深度学习网络算法进行目标地物分类。首先利用小波变换技术对Freeman、Yamaguchi等极化分解得到的特征分量在不同尺度上进行融合,再利用主成分分析(PCA)降维算法处理融合后的数据,最后输入到DeepLabV3网络结构中训练。利用该方法对白湖农场地区高分三号全极化SAR数据进行验证,对比融合前后的分类结果,提出的算法在分类精度上有明显的提升,证明了该方法的有效性。 相似文献
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基于H-α和改进C-均值的全极化SAR图像非监督分类 总被引:2,自引:0,他引:2
该文提出一种基于H-α和改进C-均值的全极化SAR图像非监督分类方法.该方法先按H-α对全极化SAR图像进行基于散射机理的分类,再将分类结果作为改进C-均值算法的初始类别划分,从而实现地物分类.迭代次数确定是C-均值动态聚类算法的关键,文中利用图像熵给出了一种新的迭代终止准则.与H-α方法相比,该文方法能在保留分类结果物理散射机理的同时,实现有效的地物分类.NASA/JPL实验室AIRSAR系统获取的L波段旧金山全极化SAR数据的实验结果验证了该文方法的有效性. 相似文献
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极化合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)包含了丰富的目标散射信息,已被广泛用于海上船只检测.文中将机器视觉中基于残差谱视觉显著性区域提取方法扩展到极化SAR船只检测.首先,全面分析SAR极化特征的船海区分能力,利用5景RADARSAT-2全极化数据,对比45种极化特征的船海欧式距离、巴氏距离和对比度,筛选出16个船海对比度大于20 dB的极化特征;其次,挑选出适用于残差谱显著性区域提取船只检测的极化特征组合,通过特征间互信息、图像对数谱特性分析,确定利用相干矩阵的三个幅度极化特征组合成RGB图像进行船只检测;最后,将本文方法与基于恒虚警率的方法比较.在测试图像中,传统方法的品质因数小于0.9,本文方法的品质因数为0.95.本文方法能够很好地抑制虚警,同时还可直接提取出目标的轮廓等几何信息,具有一定的应用前景. 相似文献
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对海监视是极化SAR的重要应用,密集区域的舰船目标检测是当前面临的主要挑战之一。舰船密集区域受多目标串扰,传统的恒虚警率(CFAR)检测滑窗难以选取纯净的海杂波样本用于确定检测门限,将导致检测性能下降。针对这一问题,该文从特征提取和检测器设计两方面出发,提出一种融合极化旋转域特征和超像素技术的极化SAR舰船检测方法。在特征提取方面,雷达目标的后向散射敏感于目标姿态与雷达视线的相对几何关系,由此带来的散射多样性隐含信息可通过极化旋转域分析进行挖掘。该文利用极化相关方向图及导出的一系列极化旋转域特征,根据目标杂波比(TCR)分析,优选TCR最高的3个极化特征量用于构建目标检测器。在此基础上,该文在检测器设计方面提出了一种基于K均值聚类的杂波超像素筛选方法,有效避免了密集区域舰船目标对邻近杂波的影响,基于筛选的杂波像素点得到舰船目标CFAR检测结果。基于Radarsat-2和高分三号星载全极化SAR数据的对比实验表明,所提方法能有效实现密集区域舰船目标检测,检测品质因数达到95%。 相似文献
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给出了一种特征选择与深度学习相结合的极化合成孔径雷达(polarimetric synthetic aperture radar, PolSAR)图像有监督分类算法。该算法首先根据极化SAR图像数据以及目标分解获取原始特征参数集,然后利用随机森林(Random Forest, RF)方法对特征参数集进行重要性评估,并根据特征重要性排名选择最优极化特征。以最优极,化特征为输入,通过卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)学习多层特征信息,再利用训练好的网络模型对极化SAR图像进行分类。利用美国AIRSAR机载系统采集的实测数据进行实验,并同已有经典有监督分类算法进行比较,结果表明本文算法能够选取有效的极化特征,最终得到较为准确的分类效果。 相似文献
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近年来,海上溢油事故频发,使用(合成孔径雷达)SAR遥感图像进行溢油检测有着十分重要的意义。本文提出了一种基于最大熵阈值分割的SAR图像溢油检测算法,算法运算简单,适用于星载平台,可实现高效准确的检测。由于SAR成像存在固有的相干斑噪声,首先需要进行滤波对噪声进行抑制。图像中存在的陆地区域会对溢油检测产生影响,通过先验知识利用经纬度信息对其进行掩模处理,之后采用滑动窗口的方法,在窗口内部基于最大熵选取最佳的分割阈值,最后对分割产生的小块区域进行滤除,并依据距离信息合并相邻的区域。算法使用GF-3卫星图像进行验证测试,并与其他算法对比表明,本算法可满足遥感图像检测实时性、准确性的要求。 相似文献
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提出一种基于极化分解分类与结构特征相结合的复杂场景全极化SAR图像机场跑道检测方法。首先利用先验信息粗选图像中各类样本目标进行H/α分解提取图像中各类训练样本,然后根据极化SAR图像的统计特性,利用贝叶斯分类器对图像进行分类,提取图像中机场跑道疑似区域,再结合机场跑道的五种结构特征用二叉树法进行判别,最终确定机场跑道区域。利用美国UAVSAR系统采集的多组全极化实测数据对算法进行实验,结果表明,该算法能够有效地检测出跑道,且检测的跑道结构完整,轮廓清晰,虚警率低。 相似文献
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该文提出了一种利用多特征融合和集成学习的极化SAR图像监督分类算法。该算法首先提取极化SAR图像的多重特征,包括EPFS特征,Hoekman分解特征,Huynen分解特征,H/alpha/A分解特征以及扩展四分量分解特征。为保证集成学习中基本分类器的差异性与准确性,算法从5组特征集中每次随机选取两组不同的特征进行串联融合,作为SVM分类器的输入。最后,利用随机森林学习算法将所有基本分类器的预测概率集成输出最终分类结果。像素级和区域级的分类实验表明了该文算法的有效性。 相似文献
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基于深度学习的方法在极化合成孔径雷达(Synthetic Aperture Rader,SAR)图像分类中取得了不错的分类结果,尤其是全卷积网络(Fully Convolution Network,FCN),得益于其端到端、点到点的分类架构,在极化SAR图像分类中有很大的应用前景。之前的基于FCN的极化SAR图像分类方法中,没有使用超像素去修正分类结果,影响了其分类结果的进一步提升。提出了基于超像素和FCN的极化SAR图像分类方法,得到了很好的分类结果。 相似文献
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研究基于高分辨力极化合成孔径雷达(SAR)图像的城市区域车辆目标自动检测方法。城市区域具有复杂的地物,这给在城市区域进行车辆目标检测工作带来困难。首先采用Freeman-Durden分解、极化白化滤波器(PWF)和相似性参数3种方法来提取图像数据的极化信息;在此基础上,采用深度卷积神经网络来对车辆目标和其他地物进行二分类,实现对城市区域车辆目标的检测。基于机载分米级分辨力极化SAR数据的实验结果验证了该方法的有效性,在较低的虚警率下获得较高的检测率。将3种极化特征融合时,能够在虚警率为2.82%时获得95.65%的检测率。 相似文献
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