复杂场景下的极化SAR图像机场跑道检测

提出一种基于极化分解分类与结构特征相结合的复杂场景全极化SAR图像机场跑道检测方法。首先利用先验信息粗选图像中各类样本目标进行H/α分解提取图像中各类训练样本,然后根据极化SAR图像的统计特性,利用贝叶斯分类器对图像进行分类,提取图像中机场跑道疑似区域,再结合机场跑道的五种结构特征用二叉树法进行判别,最终确定机场跑道区域。利用美国UAVSAR系统采集的多组全极化实测数据对算法进行实验,结果表明,该算法能够有效地检测出跑道,且检测的跑道结构完整,轮廓清晰,虚警率低。      

SAR图像车辆目标ROI的提取技术

SAR图像感兴趣目标区域(Region Of Interest, ROI)的提取是目标识别的基础。该文针对SAR图像中车辆目标ROI提取问题,系统分析了ROI提取过程的关键环节,提出了采用基于有序数据可变索引(Ordered Data Variability Index, ODVI)的自适应CFAR方法实现目标的恒虚警检测,同时对ROI切片计算鉴别特征,并实现序贯鉴别。最后利用X波段SAR图像数据验证了该文的ROI提取技术,给出了鉴别输出的ROI,处理结果显示该文算法能准确提取车辆目标ROI,有效消除虚警。     

SAR图像直线提取

针对合成孔径雷达(SAR)图像中相干斑的统计特性,设计了对应的直线提取算法.首先组合运用Canny算子和Ratio算子得到边缘点及其边缘方向,然后根据边缘方向一致性原理得到初始直线图;最后,通过高层编组方法连接由于噪声引起的直线缺损.本文提出的边缘检测方法克服了边缘方向量化带来的直线断裂,并且具有恒虚警的特性.高层编组过程通过对初始直线图的分析确定可能扩展的直线区域,之后在原始图像中进行统计证实,得到完整的直线图.直线提取算法在X波段机载SAR图像上进行了试验,得到了满意的效果.提取的直线图可以用于遥感图像矢量化、自动目标识别等方面.     

基于DS理论的高分辨率SAR图像复杂背景直线边缘提取方法

针对高分辨率SAR图像复杂背景下的线状目标边缘,提出了一种基于DS证据理论的融合提取方法。首先,分析并建立了线状目标的边缘模型;其次,改进了现有的ROEWA算法,在计算边缘强度的同时,利用方向模板和二次曲线进行方向估计,得到了边缘方向;然后,基于边缘模型设计了DS证据理论识别框架,利用道路边缘点方向,设计了一种一一映射的Hough变换方法,基于线状目标直线边缘的高边缘强度值、直线边缘共线性、直线边缘侧面均匀区域统计特性（灰度均值和方差）,构建了三组相互独立的基本概率分配函数（BPAF）,并采用DS证据理论的Dempster方法,实现了复杂背景下线状目标边缘提取的融合判决。最后,利用机载SAR图像进行城区道路目标的边缘提取试验,验证了本文方法的性能。      

基于小波边缘提取和脊线跟踪技术的SAR图像河流检测算法

该文提出了一种在SAR图像中有效地得到连通河流的检测方法。算法基于二进小波变换的边缘提取和脊线跟踪技术。该文应用小波变换多尺度特性进行边缘检测,采用小波域系数直接相关的方法提取边缘。该方法比WTMM获取边缘点的算法更加简单高效。在解决连接不连续边缘点和水域连通问题时,该文采用了指纹提取中的基于灰度级图像的脊线跟踪技术,从而避免了已广泛应用于海岸线连接中的Snake模型的一些缺点。结果证明该文算法更高效,对复杂的河流边缘适应性更强,算法得到的河流检测结果连通性更好,定位准确。     

基于左右导数算子数的边缘提取

根据图像灰度的左右导数及其性质构造了几个提取和检测图像阶跃型边缘和屋顶型边缘的算子，并从理论和实验结果上同Ｐｒｅｗｉｔｔ算子，Ｓｏｂｅｌ算子、Ｃａｎｎｙ算子及Ｌａｐｌａｃｉａｎ算子等进行了比较和分析，发现此类算子包含了这些重要的的传统微分算子，而且还具有算法简单灵活，检测精度高和抗噪声干扰能力较强等优点。实验结果还表明在没有进行进一步细化加工的情况下，文中所述的广义左右导数算子无论是检测阶跃型边缘     

基于邻域均方连续差分的SAR图像边缘提取算法

该文提出了一种基于邻域均值连续差分平方和(均方连续差分)的SAR图像边缘提取算法。首先,将像素邻域滑动窗口分成多个互不重叠的子区域,采用邻域均值差分平方和作为边缘强度的衡量因子,从理论上证明了该算子可以消除区域亮度对边缘强度估计的影响,具有恒定虚警率的特性,同时较好地估计边缘方向。然后,根据边缘走向对边缘强度图像进行边缘细化,消除真实边缘附近的虚假边缘,并提出一种基于平均强度变化率的自适应双阈值连接方法提取SAR图像中边缘。仿真和实测SAR图像的实验结果表明,该文提出的算子在SAR图像的边缘检测中表现出较好的性能,具有较高检测率和边缘定位精度,边缘线段的连续性保持也较好。     

SAR图像弱反射地物边缘提取方法

提出了一种抑制SAR图像相干斑噪声和提取弱反射地物边缘方法。传统噪声抑制和小波变换去噪方法有其不足之处,本文将小波变换和维纳滤波结合抑制SAR图像相干斑噪声,通过选择恰当小波基获得良好滤波效果。采用最小错误准则计算SAR图像的理论分割阈值,通过逐次迭代得到其合理大小,利用形态算子作用于分割图像获得其边缘。实际SAR图像测试结果表明了本文方法的有效性。     

基于混合遗传算法的SAR图像边缘检测

在研究SAR图像特性的基础上,提出了一种基于混合遗传算法的边缘检测方法.它将边缘检测归结为一个优化问题,利用遗传算法的全局寻优能力,能够搜索到定位准确,更加连续和精确的边缘,并且局部优化算子又能大大加快算法的收敛,因而算法兼有良好的检测效果和快速的处理速度.仿真结果也证明了其有效性.     

人脸轮廓信息的提取

边缘提取在模式识别、机器视觉、图像分析及图像编码等领域都有着重要的研究价值。人脸检测技术是一种人脸识别技术的前提。文章针对人脸检测中人脸定位提出了人脸轮廓信息提取技术,确定人脸检测的主要区域。首先介绍了几种边缘检测算子,然后提出了动态阈值方法来改进图像阈值,提高了边缘检测精度。     

SAR图像的自动分割方法研究

由于存在相干斑噪声的影响,给SAR图像分割造成很大的困难,该文提出了一种SAR图像的自动分割方法。首先在特征提取阶段,通过计算小波能量提取纹理信息,用邻域统计量提取灰度信息,用保边缘平均灰度提取边缘信息,以确保边缘准确。然后提出一种改进的完全无监督的聚类算法进行图像分割,该算法可以自动确定分割的类型数目。由于该方法充分考虑了SAR图像的纹理、灰度和边缘信息,因而极大地提高了其最终分割性能。实验结果证明了该方法的有效性。     

基于小波域NMF特征提取的SAR图像目标识别方法

该文提出了一种基于小波域非负矩阵分解特征提取的合成孔径雷达图像目标识别方法。该方法对图像二维离散小波分解后提取低频子带图像,用非负矩阵分解对低频子带图像提取特征向量作为目标的特征,利用支持向量机进行分类完成目标识别。将该方法用于对MSTAR数据中三类目标识别,识别率最高可达97.51%,明显提高了目标的正确识别率。实验结果表明,该方法是一种有效的合成孔径雷达图像特征提取与目标识别方法。     

SAR图像组合分割算法

由于存在乘性斑点噪声的影响,给SAR图像分割造成很大困难,本文研究利用最大似然区域增长分割算法,提出区域增长前引入自适应边缘检测,图像分割性能获得较大提高.介绍了我们研究的分割性能优异的模拟退火分割算法,提出了分割性能接近模拟退火并且在SAR图像分割中比较实用的模拟退火和最大似然混合分割算法,并给出了这些分割算法的分割性能比较,以及在实际分割SAR图像时应当如何选择分割算法.     

SAR图像组合降斑算法

SAR图像存在较强的相干斑点噪声,严重的影响了地物信息的提取与SAR图像的应用效果,作者在研究分析斑点噪声产生机理以及统计特性的基础上,提出了一种组合降斑重构算法,该算法与降斑重构性能优异的模拟退火算法降斑重构性能相当,但极大的减少了计算代价;与许多其它SAR降斑算法相比,组合降斑重构算法具有很好的降斑以及场景结构保持性能,并有较好的实用性.     

一种合成孔径雷达图像特征提取与目标识别的新方法

该文提出了一种利用小波域主成分分析和支持向量机进行的合成孔径雷达图像特征提取与目标识别的新方法。该方法对图像小波分解后提取低频子带图像的主成分分量作为目标的特征,利用支持向量机进行分类完成目标识别。实验结果表明,该方法可以明显提高目标的正确识别率,是一种有效的合成孔径雷达图像特征提取和目标识别方法。     

视频合成孔径雷达双域联合运动目标检测方法

视频合成孔径雷达(SAR)具有高帧率成像能力,可作为地面运动目标探测的重要技术手段。经典SAR地面动目标显示(SAR-GMTI)依靠目标回波能量来实现动目标检测,同时动目标阴影亦可作为视频SAR动目标检测的重要途径。然而,由于动目标能量和阴影的畸变或涂抹,依靠单一方式难以实现稳健的动目标检测。该文基于目标能量和阴影的双域联合检测思想,分别通过快速区域卷积神经网络和航迹关联两种技术途径实现了视频SAR动目标联合检测,给出了机载实测数据处理结果,并进行了详细分析。该文方法充分利用目标阴影与能量的特征及空时信息,提升了机动目标检测的稳健性。      

基于Otsu和模糊核聚类算法的极化SAR图像分类

随着极化技术的发展,越来越多的高分辨率SAR图像出现,对其分类成为一个耗时的工作。针对该问题,提出了基于Otsu和模糊核聚类算法的极化SAR图像分类。将SAR图像分类分为两步,第一步借助Otsu法进行粗略分割,将图像转化为若干个区域;第二步利用模糊核聚类算法将第一步剩下的像素进一步分类。实验结果表明,该算法既可保持较高的分类精确度,又可保证较快的计算速度。     

双/多基地合成孔径雷达研究进展

近年来,双/多基地合成孔径雷达已经成为SAR研究领域中的热点之一。深入分析了双/多基地合成孔径雷达的优势,归纳和总结了双/多基地SAR研究中的关键技术及其国内外研究现状,包括信号处理、系统同步、运动补偿、基线测量与设计、干扰与抗干扰和外场实验情况等。在此基础上探讨并指出了该技术的应用前景及其未来发展趋势,对开展双/多基地合成孔径雷达研究具有一定的指导意义。     

合成孔径雷达及其与之配套的功率行波管

用途广泛的合成孔径雷达跟传统雷达相比有许多特点,所使用的功率行波管的设计方法亦不同于传统的功率行波管.本文简述了SAR的特点对新型功率行波管设计提出的新要求,同时介绍了新型功率行波管研制上的新进展.