基于相关向量机的SAR图像飞机目标分类方法研究

随着合成孔径雷达(SAR)成像技术的发展,SAR图像的数据处理和图像分类工作近年来成为研究热点.在本文中,将相关向量机(RVM)应用于SAR图像目标分类识别,对3类飞机仿真目标进行分类,从分类正确率、分类时间、泛化能力和鲁棒性方面全面考察其性能.与支持向量机(SVM)相比,相关向量机没有多余的参数调整,核函数不需要满足Mercer条件,可以获得更多的稀疏模型.仿真结果表明,在对3种类型的飞机仿真目标进行分类的情况下,使用RVM方法总体分类性能略高于SVM.     

一种基于SIFT算法的SAR图像配准方法

合成孔径雷达(SAR)图像配准技术是SAR图像处理的重要步骤。为了实现SAR图像配准的准确性,提出一种改进的基于SIFT算法的配准方法。SAR图像畸变复杂,直接进行SIFT算法整体匹配效果不理想,将图像畸变模型分解为整体畸变和局部畸变。采用先用简化的SIFT算法进行整体粗配准,再进行三角网局部匹配,并且在三角网内重复进行三角网匹配。实验结果证明该算法时间复杂度优于传统SIFT的时间复杂度,配准的准确性有所提高。     

基于几何特征的高分辨率SAR图像飞机目标解译方法

针对高分辨率SAR（synthetic aperture radar）图像特性,提出了一种基于几何特征的飞机目标解译方法。首先,局部自相似性及DBSCAN（density based spatial clustering of application with noise）算法用于提取感兴趣的目标区域;其次,机翼和机身形成的“T”型结构采用霍夫变换进行提取;最后,结合基于水平集的精细部件分割和共线性、对称性等先验知识,飞机目标的发动机和机头等部件得以提取。得到飞机目标的关键几何参数以用于目标识别和解译。基于miniSAR图像的实验验证了方法的实用性和有效性。     

基于非线性尺度空间SIFT的SAR图像特征点提取

针对SAR图像特征提取中的相干斑问题,提出一类非线性尺度空间的构造方法,用于提取具有尺度不变特性的特征点。首先,利用SAR图像特有的频域多视处理,代替尺度空间中的空域降采样,构造多分辨率图像,提高了辐射分辨率,抑制了相干斑。其次,基于改进的增强Lee滤波,建立非线性尺度空间,在保留特征细节的同时,进一步抑制了相干斑。 实验结果表明,该方法相比典型的高斯尺度空间和一般的非线性尺度空间,能更好的抑制相干斑噪声,提高了特征点提取数量和正确匹配点数量。     

基于双目视觉脉搏图像SIFT特征匹配

通过双目视觉原理构成脉搏图像传感器采集脉搏薄膜图像,再基于特征点的立体匹配框架中,利用图像梯度信息,引入基于三维梯度方向直方图的SIFT特征描述子作为区域特征描述符,进行脉搏图像的特征匹配,为最后的三维信息的获取和对其他立体视觉图像匹配有很大的参考性。     

一种基于SIFT的图像特征匹配方法

为解决查询点落于分割超面以及匹配图像光照变化较大时,传统SIFT(尺度不变特征变换)算法的检测性能将会降低的问题,提出了一种改进的SIFT算法。该算法引入了灰度均匀化技术与冗余分割树。灰度均匀化技术将原图像的灰度直方图映射到更宽更均匀的直方图上,降低了光照变化的影响。冗余分割树在分割数据进行匹配时采用了2个分割超面进行数据分割,消除了查询点落于分割超面带来的影响。实验结果表明,在各种不同场景的测试下,改进的SIFT算法均提高了图像的匹配精度,性能优于传统SIFT算法。     

一种基于双阈值区域分割的SAR图像目标提取方法

本文提出一种基于"双阈值"的区域生长算法。该方法首先对图像中感兴趣的区域进行分割,通过阈值的选取对已分割区域进行合并与剔除虚警来提取感兴趣的目标。采用国产机载SAR图像,以大中型建筑物为例进行了实验。实验结果表明该方法能够有效地提取目标特征,进行区域分割。     

弱纹理飞机蒙皮曲面图像特征匹配及拼接

为了解决弱纹理飞机蒙皮特征点分布不均匀、正确匹配的特征点对较少的问题,提出了一种改进的LoFTR算法对飞机蒙皮图像进行拼接。根据相机位姿利用柱面反投影对蒙皮图像进行曲面校正;通过图像之间的重叠区域确定特征提取区域,从而减少错误匹配点对的生成;使用LoFTR算法进行特征提取,并且使用RANSAC算法对特征点进行筛选;根据图像分块的思想对重叠区域进行网格划分来对特征点进一步筛选,使得特征点分布更加均匀,得到更加准确的变换矩阵进行图像配准。实验在自研无人车采集的飞机蒙皮图像上进行了测试和验证,改进的方法与SIFT、SURF、ORB、BRISK以及AKAZE进行了特征匹配率比较实验,SIFT、SURF、ORB、BRISK和AKAZE匹配率分别为4.84%,0.47%、2.9%、0.86%、5.08%,提出的算法特征匹配率达到55.21%,SSIM平均值提高了44.38%~88.46%。该方法适用于对飞机蒙皮图像的拼接任务,且不存在因弱纹理而导致漏拼的问题。     

基于光学GCP图像切片的SAR图像自动匹配方法

地面控制点是进行星载SAR图像几何精校正的重要条件之一.通过光学GCP切片和SAR原始图像进行匹配可以实现控制点的自动提取.提出了一种在图像梯度域,实现光学图像和SAR图像异源匹配的方法.首先根据SAR的轨道参数等信息,实现光学GCP切片和SAR图像尺度和旋转的归一化,解决异源图像间的分辨率和旋转角度差异.然后分别提取SAR图像和光学图像的梯度强度信息,为了消除SAR图像的斑点噪声,采用ROA算法准确提取SAR图像的梯度强度.SAR图像和光学图像的成像机理差别很大,直接在图像域匹配较为困难.但是它们的梯度强度图像具有相似性,为此可以通过在梯度强度图像域,应用归一化互相关匹配算法,实现同名点的自动匹配.最后采用实验证明了方法的可行性.     

基于改进YOLOv5的 SAR 图像飞机目标细粒度识别

针对合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)图像飞机目标细粒度识别中的小目标和多尺度检测问题,提出了 一种基于YOLOv5的改进SAR图像飞机目标识别算法。该方法首先对网络进行重构,加入小目标检测层,改善小目标的漏 检问题,提高目标定位精度。其次,在颈部网络中引入极化自注意力机制(polarized self attention,PSA),并使用双边特征金 字塔结构(bir-directional feature pyramid network,BiFPN)进行多层特征带权融合,提高对飞机目标散射信息的关注度和滤除 干扰信息。最后,使用SIoU(SCYLLA intersection over union)作为网络损失函数提高网络收敛速度和检测精度。利用SAR- AIRcraft-1.0数据集进行了算法有效性试验研究,实验结果表明,算法有效提升了飞机目标的检测精度,精确率、召回率、平均 精度均值分别达到92.6%、84.1%、90.1%。     

基于 SAR 图像分块匹配的目标识别方法

提出基于分块匹配的合成孔径雷达(SAR)目标识别方法。 对待识别 SAR 图像进行 4 分块处理,分别进行分析和匹配。 对于每个 SAR 图像分块,采用单演信号描述其时频分布以及局部细节信息,进而构造特征矢量。 采用稀疏表示分类( SRC)分 别对 4 个分块的单演特征矢量进行分类,获得相应的重构误差矢量。 对于 4 个重构误差矢量,利用多组随机权值矢量对它们进 行加权并对所有的结果进行统计分析。 最后,基于统计特征构造决策变量用于测试样本的类别确认。 利用 MSTAR 数据集进行 实验,结果表明了方法的有效性。     

基于CSI-ISAR的非合作目标成像技术

合成孔径雷达（SAR）针对静止目标成像,依靠雷达平台的运动形成较长的合成孔径,达到方位高分辨。而在地面静止场景中,必然会存在运动目标,其运动参数的未知使得目标在SAR图像上难以聚焦成像。另一方面,逆合成孔径雷达（ISAR）技术在雷达平台静止条件下,依靠目标运动形成长合成孔径后聚焦成像。本文将结合多通道合成孔径雷达-地面动目标指标（SAR-GMTI）技术,提出了基于杂波抑制干涉（CSI）和ISAR相结合的非合作动目标聚焦成像。成像过程中,利用多通道图像信息,动目标在CSI处理后被检测到,针对动目标的能量范围进行ISAR处理,实现该区域内动目标的聚焦成像。最后仿真结果验证了该方法的有效性。     

采用级数反转推导收发分置SAR二维点目标频谱的方法

概述:本文采用级数反转的方法,对任意收发分置合成孔径雷达的两维点目标频谱进行推导。通过采用级数反转法,可利用固定相位及傅立叶变换推导得出二维点目标的频谱。频谱的精度通过在两级数扩展中保留足够的项目数来进行控制。最后,文章对单点目标进行了仿真,证实了收发分置雷达的二维点目标频谱可通过将收发分置距离等式用指数级数的形式表示,并通过在方位频率函数中采用级数反转法来表达方位时间而获得。     

具有解析解的星载SAR图像目标定位方法

提出一种具有解析解的星载SAR图像地面目标定位方法,避免了距离-多普勒直接定位法求解困难的问题。该方法采用新的距离-多普勒定位方程组,同时文中还给出了该定位方程的解析解。对该方法和相对定位法的定位误差进行了仿真计算。仿真结果表明该定位方法比相对定位法的精度高。     

SAR海面风场反演研究

本文对SAR(合成孔径雷达)海面风场反演进行了研究.首先介绍了SAR反演海面风场的物理机制,然后阐述了由雷达后向散射截面反演海面风场的模式函数,随后对最具代表性的CMOD4经验模式函数进行了仿真,得到了海面雷达后向散射系数在不同海面风速、风向、雷达入射角和极化条件下的变化关系.结果表明:海面雷达后向散射截面在不同程度上依赖于风速、风向、入射角和极化方式,这对将CMOD4模式实际应用于SAR海面风场反演有很大的指导作用.     

一种新的基于小波变换的SAR图像相干斑噪声抑制方法

本文从SAR图像相干斑噪声的产生机理出发,分析了各种滤波方法的优缺点后,在传统小波去噪的基础上提出了一种新的基于小波变换的SAR图像相干斑噪声抑制方法。该方法通过对小波分解后的高频区域进行二阈值分割,结合高频区域的方向特性和中值滤波方法,引入方向滤波窗口对不同分区进行不同的噪声抑制处理。实验结果证明了该方法的有效性,即此方法不仅拥有良好的去噪能力,而且能够很好的保持原图像的边缘信息.