SAR图像边缘的模糊检测方法

针对合成孔径雷达(SAR)图像的边缘提取问题,提出采用模糊集理论实现SAR图像的边缘检测。设计了一种模糊边缘检测器,该检测器首先计算图像中每一个像素点的边缘隶属度,然后对该隶属度进行非线性变换以增强原始图像的对比度,最后对增强后图像进行阈值化处理得到原始图像的边缘。将模糊边缘检测器与经典的极大似然边缘检测器进行SAR实测数据的仿真试验对比,结果证明了模糊边缘检测器的有效性和优越性。     

SAR图像相干斑抑制方法综述

由于SAR是相干成像系统,在获取SAR图像时会含有相干斑噪声,使得SAR图像的解译,理解变得困难,因此有必要对SAR图像的相干斑进行抑制;首先介绍了相干斑的形成机理,之后对多视处理技术、空域滤波技术、变换域滤波技术和非局部均值滤波技术进行总结,在简要介绍各种方法的来源、理论基础和发展的基础上对比了各自的优缺点,最后展望了SAR图像相干斑抑制研究领域的进一步发展方向.     

基于红外图像的尾焰边缘检测

针对红外目标的成像背景具有非平稳性、相关性和复杂性等特点,提出了一种改进的二值化图像分割算法,结合Canny算子边缘检测对红外目标进行了有效分割,得到感兴趣目标区的最佳边缘检测效果。实验结果表明,用该算法对16位红外图像进行目标特征提取,算法简单,运算量小,能够有效提取目标边缘轮廓,达到了预期的效果。     

基于脉冲耦合神经网络提取图像边缘的新方法

基于脉冲耦合神经网络(PCNN,PuIsc Coupled Neural Network)是一种依据动物大脑视觉皮层上的同步脉冲发放现象而提出的新型神经网络,提出了一种实用的用PCNN直接提取灰度图像边缘的新方法,从而可直接对256色灰度图像进行边缘提取,解决了文献[4]只能提取二值图像边缘的局限,扩大了该方法的应用范围.仿真结果表明,该方法是行之有效的.     

一种高效的图像边缘检测新方法

边缘检测是图像特征提取与分析的基础,其检测质量直接决定后期分析的效果.寻找一种高效、定位精确、不漏检真边缘又不引人假边缘的检测方法,一直是人们的努力目标.文中提出一种基于标准差算子的高效的图像边缘检测新方法.该方法通过计算像素点邻域的标准差值来确定图像边缘的变化程度,从而检测出边缘像素点.实验结果证明,该算法能够较为准确地检测出有用的边缘信息,是一种简单、高效的边缘检测新算法.     

基于二维本征模态函数的 SAR 图像目标检测

合成孔径雷达（SAR）成像具有其独特的优势,能全天时全天候获取目标区域遥感数据,但是其成像机理复杂,获得的 SAR 图像解译困难。从 SAR 成像回波特点出发,结合二维经验模态分解（BEMD）理论,提出了一种基于二维本征模态函数（BIMF）的 SAR 图像目标检测算法。采用仿真和实际的 SAR 图像数据进行了验证实验,实验结果表明,利用融合的 BIMF 特征分量检测目标,其效果优于直接用原始 SAR 图像进行目标检测,并且对不同信噪比的 SAR图像,具有较强适应能力。     

基于Q-Shift双树复小波的SAR图像相干斑噪声抑制

在复杂的SAR相干成像过程中,SAR图像会受到相干斑噪声影响,传统的图像去噪方法不能对相干斑噪声进行有效抑制,从而会严重影响SAR图像目标的提取和识别。针对SAR图像的特点,提出一种基于Q-Shift双树复小波变换（DT-CWT）的SAR图像相干斑噪声抑制方法。该方法利用Q-Shift双树复小波变换的平移不变性、多方向选择性、滤波器结构对称性等优点,对含有特征目标的含斑SAR图像进行小波系数分解,来获得更多的目标高频信息。然后通过对小波系数建模和图像重构,得到去斑SAR图像。试验结果表明,该方法对含有特征目标的SAR图像相干斑噪声有抑制效果,而且能够更好地保留图像细节和目标特征。     

一种基于多分辨率图像融合的边缘检测算法

边缘检测是图像处理中的一个重要环节。文章提出了一种基于小波变换的图像融合边缘检测方案。该方案具体考察了Log算子、Canny算子和小波变换边缘检测算法,通过提取图像边缘对其特点进行了讨论和比较,再将三种算法边缘检测的结果进行图像融合,得到一幅新的边缘检测图像。仿真实验结果表明,此种方法效果要优于单独采用某种算子获得的边缘图像,是一种有效的图像边缘提取方法。     

自适应Wiener滤波改进LOG算子对激光雷达图像的边缘检测能力

LOG算子是一种经典的边缘检测算子,针对激光雷达图像含有丰富的高斯噪声和乘性噪声干扰.提出一种LOG算子的改进方法:用二维自适应Wiener滤波代替LOG算子中Gaussian滤波.设计了自适应性算法,通过仿真可以看出,该方法有效提高了LOG算子对激光雷达图像的边缘检测能力,是一种实用、有效的方法.     

基于图像边缘和USAN区域的角点检测方法

在景象匹配技术中,利用角点来建立特征空间越来越受到研究者的亲睐.本文提出了一种新的基于图像边缘和USAN区域的角点检测方法:首先用二维Gabor小波提取图象的边缘,然后再利用基于同值分割吸收核(univalue segment assimilating nucleus)区域角点检测模型进行角点提取.此算法很好地解决了噪声对角点提取的干扰,同时该算法也为存在较大角度旋转的图象进行匹配提供了高质量的特征空间.     

合成孔径雷达有源噪声干扰场景生成技术研究

为提高合成孔径雷达有源噪声干扰场景模拟的逼真度,在射频噪声干扰等多种干扰模型研究的基础上,提出一种有源噪声干扰回波模拟方法,根据该方法进行了点目标及真实场景SAR有源噪声干扰仿真验证.仿真结果表明:该方法适用于点目标、真实场景等不同类型的有源噪声干扰回波模拟,对合成孔径雷达系统抗干扰性能分析具有一定的参考价值.     

SAR 图像目标检测方法综述

目标检测是合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)图像方面的研究热点,综述SAR图像目标检测的几种方法.通过对传统方法SAR图像目标检测和基于深度学习的SAR图像目标检测进行梳理总结,从实验方面验证深度学习在复杂背景下SAR图像舰船检测存在的问题,分析目前SAR图像目标检测算法的优势和存在的不足,明确SAR图像目标检测急需解决的问题.     

一种基于小波变换的卫星SAR海洋图像舰船目标检测方法

本文依据SAR图像海洋背景和舰船目标特点分析,提出了基于小波交换的卫星SAR海洋图像船舶目标检测方法,仿真分析结果表明该方法实用、有效.     

斜式模式距离-多普勒-距离星载合成孔径雷达成像算法

距离一多普勒一距离(R-D-R)成像算法是根据雷达回波信号的傅里叶谱的相位特性进行相位补偿和聚焦的,且运算量不大。本文对该算法进行了修正,使该算法适用于斜视模式的机载和星载SAR成像。在数学推导的基础上,给出了算法流程和该算法的点目标成像仿真结果,并把该算法应用于星载SAR成像,给出了它的Radarsat-l原始数据的成像结果,验证了该修正算法可应用于机载和星载SAR成像处理。     

弹载SAR大斜视扩展CS成像算法

针对弹载合成孔径雷达大斜视工作模式下图像几何失真和成像匹配过程中的图像失配问题展开研究,通过分析巡航导弹攻击末段飞行特性,提出了一种采用距离向变标处理的扩展CS算法.该算法可以校正因大斜视带来的图像几何失真,能够用于末制导景象匹配.点目标和分布式目标仿真结果证明了算法的有效性,与传统的CS算法的对比证明了算法的优越性.     

一种基于最小模糊熵遗传算法的SAR图像分割方法

在合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar）自动目标识别中,图像分割的好坏直接影响目标的识别性能。本文在最大模糊熵分割方法的基础上,根据图像目标和背景内部像素灰度值的一致性和集中性,提出了一种新的图像分割隶属度函数,从而得到最小模糊熵分割方法,然后将最小模糊熵作为遗传算法的适应度函数应用于SAR图像,进行全局快速的最优阈值寻找。实验结果表明,由于最小模糊熵的抗噪能力强,将其作为遗传算法的适应度函数后,能够更有效地克服SAR图像中的乘性噪声,分割后的噪声点明显减少,图像目标清晰,分割效果明显优于最大模糊熵分割方法。