扩展分形法结合B-CFAR在SAR图像目标检测中的应用

针对文献[1]的扩展分形(Extended Fractal．EF)方法,分析了EF特征的优劣性。结合SAR图像的统计特性,本文将EF检测与双参数恒虚警车(Bi-parameter Constant False Alarm Rate B-CFAR)检测相结合．提出两个改进方案：一、利用两种特征的融合信息在决策层决策的检测方案;二、先用B-CFAR增强感兴趣目标区域(Region of Interest．ROI)．在此处理之后再用EF法检测。我们将这两种方案运用在复杂的二维SAR图像飞机检测中．得到了良好的检测效果。     

利用改进分形特征对SAR图像目标检测方法的研究

改进分形特征是用指数小波在一个尺度上对检测图像滤波,针对特定大小目标用能量关系函数求得各像素点的分形特征。该文研究了利用改进分形特征对SAR图像进行目标检测的方法,分别使用改进特征与扩展分形特征对单一背景和复杂背景条件下的SAR图像进行目标检测,结果表明：改进分形特征能够在这两种背景条件下以更低虚警率检测出全部特定大小的目标,目标空间可分辨性好、位置指示准确;但在复杂背景条件下的检测虚警率比单一背景下的检测虚警率有所上升。     

一种基于多重分形的SAR图像边缘检测方法

分形维数只能刻画那些具有理想的自相似性的分形体,现实中的许多纹理并不满足这一条件,因此单一的分形维数并不足以描述和刻画SAR图像的纹理,多重分形维数更适合于描述图像的纹理.通过计算原始SAR图像离散点数据的奇异性指数,然后对应每一点奇异性指数计算全局多重分形奇异谱,根据判决准则区分边缘和纹理可以实现SAR图像的边缘检测,实验结果表明,基于多重分形特征的边缘检测算法能够检测到许多局部细节,同时又避免出现不重要的细节,突出了主要的边缘信息,很好地区分出SAR图像的纹理和边缘.     

一种快速有效的SAR图像起伏地形分割算法

根据合成孔径雷达(SAR)成像机理和图像特征,针对SAR图像中的起伏地形,提出了一种基于有向多尺度模型分割算法。该方法利用了SAR图像不同方向不同尺度间的统计相依性,而且考虑了SAR图像的空间信息。由于是基于有向多尺度模型少量的特征数据,利用最大期望(EM)算法可以快速估计参数,同时利用数学形态学算法进行分割修正,实现了高精度的SAR图像起伏地形的快速分割。实测SAR图像分割实验结果证明,对比其他分割算法,该方法对起伏地形的分割效果更为精确。     

基于各向异性热扩散方程的SAR图像分割方法

提出了一种非监督SAR图像快速分割算法。该方法利用固体热扩散模型与图像尺度空间的等价性,在SAR图像初始分割的基础上,引入最大后验概率矩阵的各向异性多尺度平滑,在保持图像结构信息的同时滤除斑点噪声对于分割的影响。利用本算法对仿真数据和实测SAR数据分割的结果,均证明了本文方法的有效性。     

自然场景SAR图像的仿真

提出了一种模拟自然场景的SAR图像的新方法。该方法用双尺度分形模型和小面单元法来模拟自然场景,利用其Kirchhoff近似求得自然场景的后向散射系数;在求回波和图像处理时采用二维FFT,大大减少了计算量。计算机仿真结果显示,该方法能很好地模拟出自然场景的speckle特征和SAR图像的几何畸变现象。     

SAR图像目标的融合检测方法

该文提出了一种利用扩展分形特征和局部对比度特征进行融合的SAR图像目标检测方法。分析了扩展分形特征的尺度敏感性及其在不同目标杂波模型下的二阶统计特性,分析表明扩展分形特征在目标检测中存在负值效应,即在正确检测出目标的同时把一些与目标具有相似形状而灰度值较低的区域也检测出来。而CFAR检测方法只利用了目标的局部对比度信息,不存在负值效应,但在强杂波环境中的检测结果存在很高的虚警。两种方法的融合可以滤除大量杂波虚警而保持目标。实测数据的融合检测结果证明了该方法的有效性。     

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.     

多尺度形态梯度算法及其在图像分割中的应用

分水岭变换是一种适用于图像分割的强有力的形态工具.然而,基于分水岭变换的图像分割方法的性能在很大程度上依赖于用来计算待分割图像梯度的算法.本文首先提出了一种计算图像形态梯度的多尺度算法,对阶跃边缘和"模糊"边缘进行了有效的处理其次,提出了一种去除因噪声或量化误差造成的局部"谷底"的算法.实验结果表明,采用本文算法后进行分水岭变换,即使不进行区域合并也能产生有意义的分割,极大地减轻了计算负担.     

基于表征转换机的SAR图像目标分割方法

针对SAR(Synthetic Aperture Radar)图像中的目标分割问题,由于目标与杂波空间模式(像素强度和分布)不同,通过分析图像空间模式的方式可达到分辨目标和杂波并分割目标的目的。该文基于表征转换机理论提出一种有效的SAR图像目标分割方法,该算法分析SAR图像中的空间模式,计算其与参考杂波图像的相似程度,最后将与参考杂波相似程度较高的部分消除以达到分割目标的目的,并在衡量相似度部分使用基于累积直方图的自动阈值选取办法。仿真和实测数据的实验验证了此算法的有效性。      

干涉合成孔径雷达边缘检测解相位模糊的方法

给出了一种干涉合成孔径雷达相位解模糊方法,该方法利用边缘检测算子确定干涉因子中干涉纹的位置。为了提高干涉纹的检测精度,将纹线检测和纹线跟踪相结合,并采用了中值滤波和相对平均灰度梯度法,该方法具有无积累误差且稳定性好的优点。利用三峡地区的L波段SIR-C并行轨道数据,运用上述方法得到了解模糊的相位图和局部区域的相对地形图,获得了比较满意的结果。     

基于ROEWA和Gabor滤波的SAR图像边缘提取

针对合成孔径雷达(SAR)图像特有的乘性噪声和非恒虚警统计特性很难正确提取目标边缘的问题,提出了在指数加权均值比(ROEWA)算子基础上寻找自适应的最佳局域Gabor滤波器进行目标边缘提取的方法。利用Gabor滤波器具有的多方向特性确定边缘方向,然后用最大似然估计纠正错误边缘方向,重新结合视觉细胞倍频程计算出Gabor函数的最佳局域滤波参数,提取出SAR图像的正确边缘。实验表明,该方法取得很好边缘提取效果,并且后期分割出的目标更符合实际目标形态,具有较强的通用性。     

一种基于图像分布的SAR图像边缘检测方法

针对合成孔径雷达图像边缘检测,引入了信号幅一频域上的统计多分辨率分析的概念,结合了非极值抑制和双阈值连接两种处理方法,提出一种新的边缘检测算法.实验结果表明,与传统算法比较,新的边缘检测方法显著提高了边缘检测正确率和边缘定位精度.     

基于组合差异图和卷积小波神经网络的SAR图像变化检测

合成孔径雷达(Synthetic aperture radar,SAR)图像变化检测可以看作是一个分类过程,像素被分类为变化类和不变类.但是,差异图的质量影响了现有方法的检测精度.为了提供高质量的差异图,提出一种基于组合差异图和卷积小波神经网络(Convolutional-Wavelet Neural Network,...     

基于Contourlet域K-L变换的SAR图像相干斑抑制

针对SAR图像相干斑噪声去除问题,提出了一种基于多尺度分解的Contourlet域K-L变换的SAR图像去噪的新方法。方法首先对源图像进行Contourlet分解,在不同频段的子带图像中,利用K-L变换进行能量保持即提出信号的主要特征,用重构图像来进行去噪,最后通过Contourlet逆变换得到去噪之后的图像。在SAR图像上的实验结果表明,方法不仅较好地保持了图像的纹理和细节特征及边缘特征,且信噪比也较高。     

基于Curvelet变换的SAR与可见光图像融合研究

提出了一种基于Curvelet变换的合成孔径雷达(SAR)与可见光图像融合方法,设计了一种有效抑制噪声并充分保留源图像重要特征的融合规则。采用偏差指数、相关系数及等效视数指标对融合效果进行评价。实验证明,该方法明显优于基于小波和Ridgelet变换的融合方法。     

基于条带式SAR与聚束式SAR内在联系的SAR成像研究

针对条带式合成孔径雷达（stripmap sar）与聚束式合成孔径雷达（spotlight sar）的方位向频谱结构,讨论了两种模式SAR之间的区别与联系,利用两者之间的内在联系,提出斜视条件下将条带式SAR数据分块,进行聚束式处理的方法,并对聚束式成像区域大小参数的选择进行了分析.对于相同尺寸的成像区域,对条带式SAR进行聚束式处理可以减小运算量.采用空间频率插值成像算法实现了条带式SAR与聚束式SAR成像算法上的统一,最后应用外场实测数据完成成像,成像结果证实了理论分析的正确性.     

基于ROC融合准则的SAR边缘检测算法

根据ROC(receiver operating characteristics)技术能评估分类器在所有可能工作阈值下总体性能的特点,建立包含边缘像素点相关分析与ROC分类决策的ROC融合准则。依据该准则组合多种SAR边缘检测算子,并得到合成孔径雷达(SAR)影像的"理想"边缘检测结果。实验结果表明,本文方法能融合多种边缘检测算子的优点,有较强的开放性与目标适应性,并且不需要手工设置阈值,自动化程度高,有很强的工程实用性。     

基于分数维的彩色图像检索研究

为使图像检索结果接近人类感知,提高单一特征的检索精度,提出了一种综合特征的图像检索新方法。通过计算图像在HSV颜色空间中各个通道的分形维数,并将分形维数非线性量化,使得分形维数与粗糙度呈近似线性比例关系,以便于与图像的颜色直方图特征相结合实现图像相似匹配计算。实验表明,该方法能够达到较好的检索结果,检索效果在一定程度上符合人眼感知。     

基于最大后验概率的SAR图像目标分割算法

文中使用最大后验概率(MAP)分类方法实现合成孔径雷达(SAR)图像目标分割,并与基于偏微分方程(PDE)的各向异性扩散(AD)过程结合起来,使MAP分类准则得到更好的分割结果。AD过程是作用在后验概率上的空域滤波器,具有高效、精确和简洁的优点,并对图像数据的分布特性具有很强的适应性。这种方法需要先将图像从灰度域转化到后验概率域,因此需要对像素灰度分布进行条件概率分布建模,并进行参数估计。文中巧妙的使用有限混合高斯分布模型来逼近条件概率分布,并用期望最大化(EM)方法用来实现参数估计。在引入这种新奇的混合高斯分布模型后,基于MAP-AD的分割算法对地面SAR图像获得了很好的分割结果并对图像灰度分布具有很强的鲁棒性。