利用灰度和纹理特征的SAR图像分类研究

多类别多特征量情况下的合成孔径雷达(SAR)图像的目标分类是一个难以解决的问题.从灰度和纹理模型出发,提出了综合利用灰度和纹理特征的目标分类方法.均值和方差是灰度模型中重要的特征统计量,而能量、熵、对比度、局部相似性和相关性是纹理模型中重要的特征统计量.灰度和纹理特征能确切地描述SAR图像中的目标.通过构造特征向量,定义向量之间的距离,并按照最小距离方法进行目标分类.以一定大小的窗口读入样本,提高了算法的运行速度和抗噪能力.理论上,窗口越大,特征向量值越接近真实值.窗口越小,边缘的分类精度越高.实验表明该方法较好地处理了多类别多特征量情况下的SAR图像分类问题,分类结果是有效的,这为SAR图像目标分类提供了一条简单可行的途径.     

A novel ship wake detection method of SAR images based on frequency domain

Moving ships produce a set of waves of “V“ pattern on the ocean. These wavescan often be seen by Synthetic Aperture Radar (SAR). The detection of these wakes can provide important information for surveillance of shipping, such as ship traveling direction and speed.A novel approach to the detection of ship wakes in SAR images based on frequency domain is provided in this letter. Compared with traditional Radon-based approaches, computation is reduced by 20%-40% without losing nearly any of detection performance. The testing results using real data and simulation of synthetic SAR images test the algorithm‘s feasibility and robustness.     

星载SAR广义聚束模式天线波束控制研究

该文介绍了广义聚束概念并建立了星载SAR广义聚束模式简化空间几何模型。在此基础上研究了天线波束指向角的控制方法,得出了在合成孔径时间内实时控制天线波束指向角的理论依据。最后结合一组系统参数给出了波束指向控制的实验结果,验证了理论公式。     

一种基于非线性扩散方程和Hausdorff测度理论的SAR图像与光学图像配准方法

该文提出了一种新的利用非线性扩散方程与Hausdorff测度的合成孔径雷达(SAR)图像与可见光图像的配准算法。在此算法中,首先利用非线性扩散方程的SAR图像分割算法获得SAR图像与光学二值图像中相对应的闭合区域特征,将闭合区域质心坐标重合后,被提取特征可通过Hausdorff测度与遗传算法对图像进行快速粗匹配。在粗配准的基础上最后使用二值图像的相关度来进行精配准。实验结果表明,本文方法鲁棒性好,配准精度高,能自动完成存在较大坐标平移、角度变换、尺度缩放的待配图像的配准。     

基于照度的SAR图像均衡算法研究

受气流和飞行稳定性等的影响,轻小型无人机常常存在剧烈的位置和姿态抖动。姿态抖动能够导致机载合成孔径雷达(SAR)系统对地面的照射能量不均匀,引起图像增益不均衡。为剔除成像模型对图像增益分布的影响,还原目标散射特征,该文提出照度的概念以表征单位面积上雷达的照射能量,同时给出了照度的计算公式并推导得到成像幅度可视为目标散射强度与照度的乘积。针对传统图像均衡方法将照度和目标散射强度混淆,使得均衡结果无法反映真实目标散射特征的问题,提出一种新的基于照度的图像均衡方法。该方法在后向投影(BP)累加过程中计算成像区域中各像素点的照度,依据照度对成像结果进行加权处理。仿真和实测数据处理结果表明,该方法能够有效抑制载机位置和姿态误差引起的图像增益不均衡现象,准确还原图像真实散射强度信息。     

距离向多孔径接收宽测绘带SAR系统信噪比分析

基于距离向多孔径接收的宽测绘带合成孔径雷达(SAR)方法在理论和仿真上已经被证明是一种精度较高,应用前景较好的宽测绘带SAR方法。在以往的研究中对该方法的信噪比分析只是通过矩阵的条件数来定性地分析系统的信噪比,这样就得不出信噪比的定量解析表达式,也无法给出系统信噪比的最优设计准则。本文通过Vandermonde逆矩阵的解析表达式推出了系统信噪比的解析表达式,证明了系统信噪比的极限值,并且给出了系统信噪比的最优设计准则。最后给出了几个符合信噪比最优准则的系统方案,并计算了系统信噪比改善曲线,验证了最优准则的正确性。     

星载合成孔径雷达聚束模式方位分辨率研究

从星载合成孔径雷达与机载合成孔径雷达成像几何关系的差异,可以看出经典的聚束模式合成 孔径雷达方位分辨率公式对于星载情况有较大误差。该文给出了适用于星载聚束模式合成孔径雷达的方位向分辨率的计算方法,数据模拟结果验证了方法的难确性。     

针对SAR的单站无源观测研究

基于合成孔径雷达(SAR)发射脉冲信号的脉间相参性,该文提出通过测量分析SAR方位向线性调频信号特征的方法,获取目标SAR的距离等信息。与常规TOA观测相比。这种方法用相位度量代替时间度量,避免了常规TOA观测对测时精度要求过高的困难。     

基于深度森林的多级特征融合SAR目标识别

大多数传统的合成孔径雷达(SAR)目标识别方法仅仅使用了单一的幅度特征,但是由于斑点噪声的存在,仅仅使用幅度特征会限制识别的性能。为了进一步提高SAR目标识别的性能,该文提出了一个基于深度森林的多级特征融合SAR目标识别方法。首先,在特征提取阶段,提取了多级幅度特征和多级密集尺度不变特征变换(Dense-SIFT)特征。幅度特征反映了目标反射强度,Dense-SIFT特征描述了目标的结构特征。而多级特征可以从局部到全局表征目标。随后,为了更完整、充分地反映SAR目标信息,借鉴深度森林的思想对多级幅度特征和多级Dense-SIFT特征进行联合利用。一方面通过堆叠的方式不断将多级幅度特征和多级Dense-SIFT特征进行融合,另一方面通过逐层的特征变换挖掘深层信息。最后利用得到的深层融合特征对目标进行识别任务。该文在MSTAR数据集上进行对比实验,实验结果表明所提算法在性能方面取得了提升,且其性能对超参数设置具有一定的鲁棒性。     

双基SAR成像的点目标解析频谱研究

双基SAR距离徙动由于存在两个双曲线形式,使用传统的驻定相位原理方法难以解析得到双基下的目标二维频谱。该文总结了LBF方法,级数反演方法,利用双基成像几何的瞬时频率方法以及基于等效单基思想的DMO方法,并给出了必要的分析,给出了DMO方法和GBF的等效性,验证了在任意构型下级数反演方法和LBF的关系。通过不同双基构型下的点目标成像仿真结果详细分析了各种方法的聚焦性能。     

免疫克隆SAR图像分割算法

由于存在相干斑噪声的影响,使得常规的图像分割技术应用于SAR图像时,效果往往较差。该文提出一种新人工免疫系统SAR图像分割算法,算法首先提取每幅图像的纹理特征,并对其进行实数编码,然后通过借鉴生物学免疫系统的抗体克隆选择机理,构造适合于图像分割的克隆算子,以较快的收敛速度优化目标函数。实验结果表明,新算法是一种有效的SAR 图像区域分割方法。     

基于统计区分度的SAR图像干扰评估方法

针对干扰信号和目标回波信号在图像上的统计特性差异,该文提出了基于统计区分度的SAR干扰评估方法。借助于独立分量分析(ICA),把SAR图像域上的干扰抑制问题转化为一种盲源分离问题。分别对高斯噪声干扰和类杂波干扰SAR图像进行ICA处理,并采用峭度准则进行干扰基图像分离。由于类杂波干扰信号具有和SAR回波信号类似的统计特征,相对于高斯噪声干扰的干扰抑制效果降低。理论分析和仿真验证了基于目标回波信号特征的类杂波干扰方法的有效性。     

SAR图像的极化干涉非监督Wishart分类方法和实验研究

该文在合成孔径雷达图像的极化非监督Wishart分类的基础上,给出了一种利用极化干涉信息对合成孔径雷达图像进行非监督分类的方法。该方法主要利用一(66)的极化干涉相关矩阵,从而可以同时考虑单幅图像的全极化信息以及两幅像对之间的互相关信息。该文详细阐述了该方法的具体实现,并利用NASA/JPL的SIR-C/X-SAR系统在中国天山地区的L波段实测数据进行了实验研究。给出了利用该方法对实验数据进行分类的结果,并与极化非监督Wishart分类的结果进行了比较。结果表明,该方法能够很好地分辨不同类型的地物,保持地物的细节,并且比极化非监督Wishart分类结果有很大改善。     

基于SAR实测数据的舰船成像研究

该文基于机载SAR实测数据,对舰船目标成像进行了研究。SAR成像是针对静止目标,舰船目标表现在SAR图像上是散焦的。基于舰船目标的非合作性,可采用ISAR的方法对其进行成像处理,以得到高分辨的舰船图像。该文介绍了如何从SAR实测数据中提取出舰船目标的回波数据,并讨论了对舰船成像比较有效的ISAR运动补偿方法。最后给出了多艘典型舰船的清晰成像结果。该文提供了机载雷达SAR模式工作时对舰船成像的有效处理方法。     

基于反对称二进小波的SAR图像海洋表面油膜检测方法

海洋表面油膜检测是合成孔径雷达(SAR)很重要的应用领域之一。小波方法是近年来研究较多的图像边缘检测方法。通常的SAR图像油膜检测采用高斯函数一阶导和二阶导作为小波基函数,运算速度慢;该文采用反对称二进小波,利用小波变换多分辨率分析(MRA)思想,经多尺度综合得到油膜边缘图像。实验证明这是一种有效、有前途的SAR图像海洋表面油膜检测方法。     

滑动聚束SAR成像模式研究

滑动SAR是一种新颖的SAR成像模式,它通过控制辐照区在地面移动的速度来增加方位向相干累积的时间,从而提高SAR方位向的分辨率。该文从成像机理、回波方程、分辨率、天线扫描以及测绘带宽等方面对滑动聚束SAR进行了详细分析,并且给出了滑动聚束SAR的波数域成像算法。通过对条带SAR,聚束SAR,滑动聚束SAR的比较,可以看出条带SAR和聚束SAR都是滑动聚束SAR的一种特例。     

双站SAR海面回波相干时间研究

由于海面的随机运动特性使得海面回波相干时间与陆地目标有很大的差异,回波的相干时间对SAR系统参数和指标设计有很大的影响.该文研究了双站SAR的海面回波相干时间,通过分析波浪随机运动造成的回波相位延迟,给出了波浪随机运动对双站SAR成像的影响.得出了双站SAR海面回波相干时间与波浪谱的关系,给出了双站SAR方位向分辨率与相关时间的关系,并通过仿真分析了相干时间与若干重要参数的关系.     

检测SAR图像中径向慢速动目标

该文提出了一种从SAR图像中检测径向匀速动目标的方法,将SAR图像信号在频域分为正频部分和负频部分,静止背景的正负频分布对称,而径向动目标的多普勒质心与静止背景相比有一频移,信号在正负频域能量分布不对称。将分开的正负频域信号分别回到时域成像,计算这两幅复图像对应位置的模差绝对值,可对消静止背景,突显出径向动目标。仿真数据表明本算法有效。     

基于样本正交子空间的SAR目标识别方法

利用合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar, SAR)获取的目标像进行识别时,基于子空间的自动目标识别(Automatic Target Recognition, ATR)方法通常是对样本数据的值空间进行操作。当识别相似目标时,由于彼此的值空间存在较大的交集,生成的识别模板的可分性较差。该文提出一种SAR目标ATR方法,该方法将SAR样本数据的正交子空间作为投影空间。因此,不同类目标样本在投影空间的差异性加大,能够明显提高识别效果。实验结果表明,本文方法的识别性能优于其它同类方法。     

融合极化旋转域特征和超像素技术的极化SAR舰船检测

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%。