共查询到19条相似文献,搜索用时 140 毫秒
1.
2.
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
3.
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
4.
5.
极化雷达有利于获取目标完整的极化信息,在许多应用领域得到了广泛应用。然而,目标相对于雷达视线的几何位置通常会对散射机制产生显著影响。近年来,极化旋转域解译方法成功地表征和利用了这种目标散射多样性。值得注意的是,极化响应同时受到极化方位角和极化椭圆率角的影响。对此,本文将极化旋转域解译方法沿极化椭圆率角维度进行拓展,旨在探索和利用更为完整的目标散射多样性。其主要思想是提出一种三维极化相关方向图,能够同时表征极化相关特征随极化方位角和极化椭圆率角的变化情况。通过研究揭示了不同典型散射体的三维极化相关方向图存在显著差异,着重表现在极值点的分布和曲面起伏程度的不同。在此基础上,本文引入了微分几何中的曲率来描述这种三维流形的性质,并提出了高斯曲率最大值这一新极化特征。结合星载极化合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar, SAR)实测数据验证了高斯曲率最大值特征能够有效地区分舰船和海杂波。结合该特征,本文提出了一种阈值分割的舰船检测方法。与传统的恒虚警率方法和新近提出的NPNF方法相比,本文方法表现出更好的舰船检测性能。尤其是在近岸舰船密集区域,检测性能得到明显提升。 相似文献
6.
7.
8.
9.
10.
11.
针对传统极化增强在多类目标增强和极化信息保持方面存在的不足,该文基于表面散射的相似度提出了一种新的极化增强方法。该方法根据目标表面散射的相似度,对不同散射类型的目标相干矩阵乘以不同实系数,从而增大了表面散射的目标与其它散射的目标的对比差异。同时由于该方法将表征目标的相干矩阵作为整体进行运算,因而保持了目标的极化信息。最后利用NASA SIR-C/X-SAR实测极化数据验证了该方法的有效性。 相似文献
12.
Runkle P. Nguyen L.H. McClellan J.H. Carin L. 《Geoscience and Remote Sensing, IEEE Transactions on》2001,39(1):46-55
Radar scattering from an illuminated object is often highly dependent on the target-sensor orientation. In typical synthetic aperture radar (SAR) imagery, the information in the multi-aspect target signatures is diffused in the image-formation process. In an effort to exploit the aspect dependence of the target signature, the authors employ a sequence of directional filters to the SAR imagery, thereby generating a sequence of subaperture images that recover the directional dependence of the target scattering. The scattering statistics are then used to design a hidden Markov model (HMM), wherein the orientation-dependent scattering statistics are exploited explicitly. This approach fuses information embodied in the orientation-dependent target signature under the assumption that. Both the target identity and orientation are unknown. Performance is assessed by considering the detection of tactical targets concealed in foliage, using measured foliage-penetrating (FOPEN) SAR data 相似文献
13.
散射中心是SAR图像目标识别的重要特征。本文基于属性散射中心模型,在文献[6]的基础上,提出了一种改进的图像域SAR目标散射中心特征提取方法。在该方法中,通过引入参数规则化处理步骤,解决了属性散射中心特征提取方法的收敛问题,提高了属性散射中心特征参数估计的精度和效率;提出了一种能同时实现散射中心数目确定和结构判别的方法,实现了散射中心类型的可靠判别。仿真数据和MSTAR实测SAR图像数据的实验结果,验证了本文改进的图像域SAR目标散射中心特征提取方法的有效性。 相似文献
14.
在分析单站合成孔径雷达去取向参数的基础上,研究了双站合成孔径雷达的非对称散射矩阵,利用矩阵代数知识得到双站去取向参数。推导了目标的去取向变换矩阵,将目标散射矢量进行矢量变换,使得研究目标具有相同的取向,目标本身的信息得以凸显。经过去取向变换,对双站模拟图像的特征参数进行分析,为进一步解读双站图像提供了初步手段。 相似文献
15.
基于极化似然比的极化SAR影像变化检测 总被引:1,自引:0,他引:1
由于数据获取困难等问题,目前SAR影像变化检测方法多基于幅度,而较少引入极化信息.针对此方面的不足,以极化SAR数据为研究对象,在分析多极化SAR影像极化特征及其分布模型的基础上,构建极化似然比检验模型,以此进行不同时相的多极化SAR数据地表地物变化程度分析,通过设定恒虚警率确定变化区域,最后考虑地物空间信息剔出斑点噪声引起的孤立检测结果.利用多极化SAR数据进行算法的验证,并与图像比值法进行比较,实验表明:基于极化似然比方法可以有效区分地物的变化情况,且变化检测精度要优于图像比值法. 相似文献
16.
Boerner W.-M. Bing-yuen Foo Eom H.J. 《Geoscience and Remote Sensing, IEEE Transactions on》1987,(1):77-82
The utilization of both polarimetric amplitude and relative phase terms of the polarization scattering matrix [S] given for each pixel, is pursued for polarimetric SAR imagery interpretation. The existing amplitude-only backscattering approaches hitherto used are extended and modified to accommodate the interpretation of information contained in the amplitude and/or phase terms. Both a vector radiative transfer model for surface versus volume scattering from rough terrain with and without vegetation canopy and a high-frequency electrical curvature model for perfectly conducting surfaces are examined to come up with theoretical models that out-perform other hitherto known approaches. The developed models agree with the excellent polarimetric SAR imagery recently obtained with the JPL CV-990 dual-polarization L-band (1.225 GHz) SAR system. Recommendations are made on how to further perfect the system for integration in the SIR-C and other future polarimetric SIR-SAR systems. 相似文献
17.
基于目标分解和加权SVM分类的极化SAR图像舰船检测 总被引:1,自引:0,他引:1
目标分解是极化SAR图像舰船检测的重要方法,但是,在较高分辨率和复杂海况条件下,由相干矩阵分解得到的极化熵参数并不能将舰船目标与海洋等背景完全区分。对极化目标分解理论和地物散射机理的研究和分析表明,极化分解的各个参数从不同角度反映了目标和背景的散射差异,对它们联合使用有助于更准确地在SAR图像中检测目标。而且,各个参数在实际的检测问题中具有不同的重要性。因此,本文构造了包含有多个极化分解参数的特征向量,并根据各分解参数重要性不同,提出一种基于目标分解和加权SVM (support vector machine)分类方法对极化SAR图像中的舰船进行检测。实验结果表明,该方法能够精确地检测舰船目标,并有效地减少虚警。 相似文献
18.
目标检测与识别是高分辨合成孔径雷达(SAR)领域的热点问题。机场上飞机作为一种典型目标,其检测和识别有一定的独特性。该文回顾了SAR图像典型目标检测识别领域技术的发展过程,分析了SAR图像中飞机目标的散射机制及面临的技术难点,阐述了 SAR 飞机目标检测识别的系统流程、技术路线和关键科学问题,对基于传统与基于深度学习两个方面的飞机目标检测识别的研究进展进行了归纳总结,并讨论了各类方法的特点及存在的问题,展望了未来的发展趋势。该文认为如何将深度学习与目标电磁散射机理结合、提高网络或模型的泛化能力是提升SAR图像中目标检测识别精度的关键,并给出了一种基于散射信息与深度学习融合的飞机目标检测方法。 相似文献
19.
SAR目标属性散射中心特征提取与分析 总被引:1,自引:0,他引:1
散射中心是高频区雷达目标电磁散射的基本特征,对SAR图像解译、目标识别等具有重要意义。与经典的理想点散射中心模型相比,属性散射中心模型通过引入散射响应对频率、方位角的依赖因子,可更精确地建模高分辨SAR图像目标的散射特性,但与此同时,由于特征参数的维数更高,因此相应的特征提取方法也更复杂。提出了一种基于CLEAN思想的图像域区域解耦合的近似最大似然估计(RD-AML-CLEAN)高分辨SAR图像目标属性散射中心特征提取方法,并通过仿真SAR图像数据的实验结果对算法性能进行了定性、定量的分析与评估。 相似文献