目标电磁散射特性对高分辨率星载SAR图像仿真影响

建立了考虑目标电磁散射特性时频变化的回波仿真模型,给出了目标电磁散射特性对回波在方位向和距离向的调制效果,并对典型目标进行了回波仿真和成像处理,验证了目标电磁散射特性对高分辨率星载SAR图像仿真的影响,并提出了高分辨率星载SAR图像仿真方法改进的方向。     

面向高分辨SAR仿真的典型目标电磁散射快速计算方法

高分辨率SAR图像典型目标仿真对于目标特征提取及检测识别具有重要意义。本文以高分辨率SAR目标仿真需求出发,研究了具有工程可实现性的典型目标数值电磁计算的实现方法。文章以数值电磁计算的基本原理出发,研究了电大尺寸目标的多机多线程数值电磁计算快速实现方法,并以典型目标为例对方法的计算效率进行了分析,并结合SAR图像成像仿真过程对算法的在SAR图像中的成像结果进行了比较。结果表明本文提出的方法可以有效地用于高分辨率SAR典型目标成像特性的仿真。     

一种快速排序筛选SAR图像目标CFAR检测算法

传统SAR图像目标CFAR检测算法通常针对低分辨率图像,目标在高分辨率图像中表现为扩展目标时难以获得较好的检测性能.为解决高分辨率SAR图像的目标检测问题,借鉴3种传统CFAR检测算法,研究了一种快速排序筛选SAR图像目标CFAR检测算法.该算法引入杂波像素排序筛选机制,通过获取候选目标区域减少CFAR检测像素点,针对滑窗移动时杂波像素大量重合进行参数快速估计.实验结果表明,该算法与传统CFAR算法相比,在检测效果和检测效率上都有显著提升;而SAR图像的检测性能与筛选深度有关.     

Dirichlet过程混合模型SAR图像分割算法

传统的合成孔径雷达(SAR)图像参数化有限模型都有其特定的物理背景或者数学假设,很难准确估计SAR图像中各地物的密度分布,为了解决这一问题,提出一种基于非参数化无限混合模型的SAR图像分割方法,该方法利用Dirichlet过程对SAR图像进行建模,进一步采用非参数化Bayes模型分割包含复杂地物目标的SAR图像。Dirichlet分布作为一种基于分布的分布可以确定不同类别的先验概率,由样本估计出密度函数来描述图像,从而可以更精确地分割各类地物。该算法在模拟图像与真实SAR图像上进行了比对测试,实验结果验证了Dirichlet过程混合模型SAR图像分割算法的有效性和稳健性。     

利用SPECAN算法的聚束SAR成像处理

讨论了距离向去调频聚束模式SAR信号的回波模型及特点,通过对聚束SAR信号的时、频域关系的分析,给出了适合去调频后的聚束SAR数据的成像算法。该算法结合了SPECAN算法高效和标准条带成像算法精确的优点,首先采用SPECAN算法对原始数据距离向去斜,其次采用距离-多普勒算法实现方位精确聚焦,与传统的距离-多普勒算法相比,成倍地降低处理的数据量,从而可实现聚束SAR的实时成像处理。对Ku波段实际飞行数据采用该算法压缩得到高分辨率的图像,验证了理论分析的正确性和所用方法的可行性。     

基于结构保持的星载SAR图像超分辨重构算法

星载合成孔径雷达（SAR）可以实现全天候、全天时、大幅宽的对地观测,但受天线尺寸和数据有损传输影响,高分辨率SAR图像的获取十分困难。针对该问题,提出一个基于结构保持的图像超分辨重构网络（SP-SRNet）,以实现SAR图像从低分辨（LR）图像到高分辨（HR）图像的重构：使用一个轻量级深度卷积神经网络提取图像梯度图特征,为超分辨重构网络提供更多的结构信息;设计一个由像素损失和梯度损失组成的多目标函数优化SP-SRNet。利用ICEYE公司卫星高分辨SAR图像,采用双3次下采样算法构建SAR图像的LR-HR数据集,并在该数据集运用多种现有算法对比仿真验证。结果表明,提出的SP-SRNet在定量评估指标和主观视觉上均优于现有的超分辨重构算法。     

融合SRADPRO和SCM模型的SAR图像分割

将改进后各向异性扩散相干斑抑制算法(SRADPRO)用于合成孔径雷达(SAR)图像相干斑抑制,并和脉冲发放皮层模型(SCM)结合,提出一种自适应SAR图像分割算法.该算法首先计算SAR图像均匀采样区的标准差,并以此评价SAR图像中相干斑的影响程度,进而自适应地决定是否采用SRADPRO进行降斑处理,然后再利用SCM进行图像分割.由于SCM的自动波扩散机理,使得该算法在获得分割后的SAR目标的同时,也得到了目标边缘检测结果.与多种常规算法的比较结果证明了SAR图像分割算法的有效性.     

基于分形维数的SAR图像变化检测

斑点噪声是合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)相干成像所固有的,且不可避免的.为了尽可能地抑制斑点噪声对SAR图像变化检测的影响,利用分形维数方法对SAR图像的变化检测进行了研究,并提出了一种基于SAR图像分形维数的变化检测算法,该算法对SAR图像斑点噪声不敏感.并对计算分形维的滑动窗大小的选择进行了研究.用实测SAR图像进行了验证实验,结果表明分形维数可以用于SAR图像变化检测,它是一种新的SAR图像变化检测的方法与途径;同时,滑动窗大小的选择对SAR图像检测结果有影响.     

输电铁塔SAR图像检测的先验驱动恒虚警算法

提出一种基于先验驱动的恒虚警目标检测算法,用于高分辨率输电线走廊电力塔SAR图像的检测.根据压缩感知的方法对背景杂波进行重建,采用矩估计的方法对分布参数进行估计并计算出CFAR阈值,通过OS-CFAR的方法进行检测,以输电线走廊的遥感特征为先验对检测结果进行后处理,消除虚警现象的影响从而获得最终的检测结果.试验结果表明,该算法可以很好地实现对输电线走廊电力塔目标的检测.     

快速的Otsu双阈值SAR图像分割法

在分析SAR图像的统计分布特征的基础上,根据SAR图像自动目标识别对SAR图像分割的要求,提出了一种适合SAR图像的Otsu分割算法。算法首先利用CFAR进行粗分割,然后利用Otsu进行细分割。实验结果表明,该算法分割准确且计算量小,客观评价值较高。     

Improved Ship Target Detection Accuracy in SAR Image Based on Modified CFAR Algorithm

基于修正CFAR算法的高精度SAR图像舰船目标检测

王勇,郭天骄

(哈尔滨工业大学 电子与信息工程学院,哈尔滨 150001)

创新点说明：

本文基于舰船目标实测数据SAR成像结果,提出一种新的二维SAR图像舰船目标检测算法,具体创新性可说明如下：

1）首先使用Otsu算法大致确定舰船目标的大小,进而自适应地确定CFAR滑动窗的尺寸,使算法更有普适性。

2）介绍了CFAR算法的改进形式,在提高运算速度的同时大大提升了检测效率。

3）所用的综合算法包含了形态学分割算法,解决了传统Otsu、CFAR算法不能处理多目标融合、角反射过强等问题,降低了漏警概率。

研究目的：

传统CFAR舰船检测算法效率低、无法根据图像分辨率和舰船目标大小来确定滑动窗大小,而且无法解决多目标融合等问题,基于此,本文设计一种综合算法可解决基于SAR图像的舰船目标检测问题。

研究方法：

1）对图像进行Otsu二值分割处理,量取分割后的每个区域的尺寸;

2）采用改进的CFAR算法,将积分运算简化为求和迭代运算,将阈值初始化为二倍窗内灰度值均值,窗大小根据Otsu算法分割后的每个区域的长宽来确定;

3）对经过CFAR算法后的图像进行形态学开运算处理。开运算算子采用一条线段,长度同样根据Otsu算法分割后的每个区域的长宽来确定。

结果：

1）说明了SAR图像进行Otsu处理后的图像特点,以及Otsu算法可以迅速获得舰船目标大小的优点。

2）给出了改进的CFAR算法的计算流程,此算法能够根据上一步估计的舰船目标大小来调整滑动窗大小,计算高效迅速,而且比较精确。

3）采用形态学开运算算法,并能根据Otsu算法分割后的每个区域大小来确定开运算算子,开运算处理后融合的多目标彼此分离,强角反射得到了去除,降低了漏警概率和虚警概率。

结论：

对于一幅含有舰船目标的SAR图像,可以通过Otsu、CFAR、开运算处理来进行舰船目标检测,降低漏警概率和虚警概率,提高算法的普适性和精确性。此外,通过对CFAR算法改进可大大提升运算效率。本文的研究结果对SAR舰船目标检测算法的实际应用奠定了良好的理论和实验基础。

关键词：舰船检测,Otsu算法,恒虚警检测,开运算

     

SAR图像的边沿检测方法研究

针对合成孔径雷达(SAR)图像的特点,利用小波变换的高频分量能反映边沿细节的特性,提出了一种结合小波变换、中值滤波、自适应门限判决和微分梯度算子的边沿检测方法。实验结果表明,该方法具有良好的边沿检测效果和稳定性。     

Super-resolution imaging method for the SAR target in a strong clutter scene

This paper proposes a super-resolution imaging method to solve the problem of extracting targets and enhancing resolution under a strong clutter in the SAR image. Based on singal correlation, an adaptive clutter threshold is proposed to extract strong scatterers of targets. Then weak scatterers of targets are extracted by the gradient descent method. Finally, target resolution is enhanced to realize super-resolution imaging by the simplified regularization method. Real-measured data of reflectors and the stationary vehicle validate the effectiveness of the proposed method.     

有监督的水平集高分辨SAR图像分割方法

针对基于统计模型的水平集SAR图像分割中参数估计耗时较多的问题,提出了一种有监督的高分辨SAR图像分割方法.该方法将Fisher分布和Gamma分布分别作为高分辨SAR图像的目标和背景统计模型,结合水平集方法推导了SAR图像分割水平集函数的能量泛函模型,通过最小化能量泛函得到曲线演化偏微分方程,实现对高分辨SAR图像的...     

Three-dimensional positions of scattering centers reconstruction from multiple SAR images based on radargrammetry

A method and procedure is presented to reconstruct three-dimensional(3D) positions of scattering centers from multiple synthetic aperture radar(SAR) images. Firstly, two-dimensional(2D) attribute scattering centers of targets are extracted from 2D SAR images. Secondly, similarity measure is developed based on 2D attributed scatter centers' location, type, and radargrammetry principle between multiple SAR images. By this similarity, we can associate 2D scatter centers and then obtain candidate 3D scattering centers. Thirdly, these candidate scattering centers are clustered in 3D space to reconstruct final 3D positions. Compared with presented methods, the proposed method has a capability of describing distributed scattering center, reduces false and missing 3D scattering centers, and has fewer restrictionson modeling data. Finally, results of experiments have demonstrated the effectiveness of the proposed method.     

一种深度神经网络SAR遮挡目标识别方法

提出了一种利用深度神经网络的合成孔径雷达图像部分遮挡目标的特征提取和目标识别新方法.该方法首先对合成孔径雷达图像进行预处理,然后提取预处理后合成孔径雷达目标的小波域低频子带图像作为训练数据,最后利用深层稀疏编码模型进一步提取合成孔径雷达遮挡目标的有效特征向量作为目标的特征以完成目标识别.采用MSTAR数据库中的3类目标进行目标遮挡模拟及识别实验.结果表明,新方法可以综合利用遮挡目标的局部和整体结构信息以提高目标的正确识别率,是一种有效的合成孔径雷达遮挡目标特征提取和目标识别方法.     

脉内聚束SAR方位高分辨率宽测绘带成像

针对星载合成孔径雷达(SAR)方位高分辨与宽测绘带之间的矛盾,提出脉内聚束SAR模式实现高分辨宽测绘带成像．建立了脉内聚束SAR模型,分析了脉内聚束SAR回波信号特性,得出脉内扫描技术会导致不同方位子场景上散射点相互叠加引起距离模糊的结论．针对该距离模糊,利用俯仰维多孔径进行空域滤波解模糊;并分析了地形起伏对成像结果的影响．脉内聚束SAR利用脉内扫描获得更长的合成孔径,以此实现高的方位分辨率; 同时在采用低脉冲重复频率的情况下,获得宽测绘带,从而实现了高分辨宽测绘带成像．仿真实验结果验证了该方法的有效性．     

DEM分形内插方法及其在消除SAR图像地形畸变中的应用

在利用数字地面高程模型（DEM）对合成孔径雷达9SAR）图像进行几何校正时,DEM的分辨率起着非常关系的作用。为了得到高分辨的DEM数据,讨论了“局部分数布主朗场”模型,并在此基础上提出了一种局部自适应DEM插值方法,使用这种方法进行DEM内插,并将插值后得到的高分辨率DEM数据应用于SAR图像的地形畸变校正,取得了很好的实验效果。     

装备伪装效果可视化检测技术研究与实现

迷彩伪装是一种对抗军事侦察和武器攻击系统的常用手段,其伪装效果对提高部队战斗力和战场生存能力具有十分重要的作用。采用基于图像的三维重建技术,提出了一种改进的区域增长算法来实现空间散乱点的自主三角构网。该算法引入八叉树思想,对点云进行栅格化存储,以提高点云的搜索效率;在每条边界边向外扩展时,综合考虑与其相邻的两边界边对新扩展三角形的影响,保证三角网格能够稳定地增长;采用三角网格优化算法,使得网格中的三角形接近正三角形。     

高分辨率雷达的二维目标成像方法

研究了一种在较强杂波背景下雷达二维目标图像的获取方法，该方法基于现代雷达系统的步进频率方式实现的距离高分辨率技术，通过似然比检验准则，获得目标各散射中心的空间相关信息，形成目标的二维图像。并结合米格29战机目标模型验证可行性。该方法算法简便，实时快捷，抑制杂波能力强，是高分辨率雷达在杂波背景中进行目标识别的一种可行的方法。