基于精细分割的SAR图像舰船目标几何结构特征提取

随着高分辨率星载合成孔径雷达（synthetic aperture radar,SAR）系统的研制和使用,利用SAR图像实现快速准确的舰船目标识别分类成为了海上目标侦察监视的重要手段.文中针对SAR舰船目标切片图像,提出一种基于精细分割的SAR图像舰船目标几何结构特征提取方法.首先,采用基于Radon变换的分割方法将舰船目标和成像干扰区域进行分离,对分离出的舰船目标切片进行阈值分割处理,并利用形态学手段处理分割图像,减小旁瓣影响,准确提取目标主区域;然后基于椭圆形状约束进行目标区域的细化分割,解决分割区域"毛刺"现象和区域断裂现象,得到舰船目标的最佳图像分割区域;最后,通过逼近目标区域获得其对应的最小外接矩形（minimum enclosing rectangle,MER）,进而实现目标区域几何结构特征的精确提取.通过对获取的高分三号卫星SAR图像数据进行仿真实验,证明了本文方法提取舰船目标几何结构特征的高准确性和强稳定性,对海上舰船目标的识别与分类具有重要意义.     

高分辨率SAR图像目标峰值特征提取

峰值特征是进行SAR图像自动目标识别的重要特征。本文提出了SAR图像目标的通用高斯峰值模型,根据该模型提出了目标峰值提取方法。利用实测数据以及蒙特卡罗仿真结果表明:通用高斯峰值模型是实际峰值的一种精确模型,基于该模型的峰值提取方法具有良好的提取精度。     

高分辨率SAR图像目标峰值提取及峰值稳定性分析

SAR图像自动目标识别的一个主要途径是通过目标峰值序列的匹配进行识别。该文提出了SAR图像的通用高斯峰值模型,并根据该模型设计了SAR图像目标峰值提取方法,进而利用实测目标数据分析了目标峰值对于目标方位角,雷达俯仰角以及目标结构等目标配置条件变化下的稳定性。结果表明,目标SAR图像峰值对于目标的配置条件变化具有一定的稳定性,这说明,利用峰值特征进行SAR图像目标识别是可行的。     

SAR图像目标峰值提取及稳定性分析

SAR图像峰值本质上对应于目标和(或)背景杂波的散射中心，本文研究了由SAR图像提取目标峰值的方法：分析了目标峰值随目标方位角和仰角的变化，结果表明，目标SAR图像峰值在一定的方位角和仰角变化范围内具有一定的“稳定性”。这说明，利用峰值特征进行SAR图像目标识别是可行的。     

基于线性回归的SAR目标方位角估计方法

方位角估计是合成孔径雷达(SAR)图像自动目标识别研究中的一个重要问题。一般而言,基于SAR图像的目标方位角估计方法应满足精度高、速度足够快、对目标部署条件的变化具有一定的稳健性。文中在分析现有的SAR图像目标方位角估计方法优缺点的基础上,给出了一种有效的基于线性回归的SAR图像目标方位角估计方法,并通过对大量实测MSTARSAR图像目标方位角的估计试验,详细分析了该方法对SAR图像目标方位角的估计性能。     

SAR图像舰船目标分割算法研究

针对SAR图像固有的乘性斑噪，把概率竞争网络用于SAR图像分割和水上目标检测，充分利用了图像像素间的空间邻接关系，提高了分割、检测的准确性和有效性，取得较好的结果。     

高分辨率多极化SAR图像目标分类误差分析

讨论了多极化SAR系统的极化误差及其对多极化SAR图像极化匹配目标分类性能的影响，并给出了计算结果。分析表明，多极化SAR系统的极化通道幅度不平衡误差对目标极化匹配结果的影响最大，交叉极化干扰项对此也有较大的影响。     

SAR图像目标方位角估计方法综述

目标方位角估计是进行SAR图像自动目标识别(ATR)的重要步骤。由于目标SAR图像对目标方位角的敏感性,在目标识别之前进行方位角估计能够提高系统的效率,增强系统的实时性。本文在分析SAR目标模型的基础上,对目标方位角估计算法进行了全面系统的研究,总结了目前存在的目标方位角估计方法的主要研究思路,即:提取目标主轴、提取目标主导边界、最小外接矩形获取,并介绍了有代表性的算法,指出了这些算法的优缺点,展望了今后的发展方向。     

基于激光成像雷达距离图像的目标提取与分类技术

激光雷达主动成像有别于各类被动成像的一个显著优势就是可以直接生成目标的距离图像,与常规光学图像相比距离图像具有一些不同的统计特性,当距离图像中存在多目标时统计直方图具有明显的多峰结构特征.通过对距离图像统计直方图峰值的提取实现了对距离图像的目标提取,利用最小外接矩形拟合及目标距离数据获取了目标的实际尺寸、矩形拟合度等信...     

高分辨率SAR图像散射中心特征提取

合成孔径雷达(SAR)目标检测和识别是SAR实用化的瓶颈技术之一,提取有效的目标特征是SAR目标检测与识别的关键环节。高分辨率SAR图像中,目标属性散射中心特征反映了目标散射中心的位置、类型等信息,精确获取目标散射中心属性特征能够提高对目标的检测识别性能。针对SAR目标属性散射中心特征的提取,该文提出了一种基于改进的空间-波数分布(ISWD)的特征提取方法,该方法首先利用ISWD估计散射中心关于频率与方位角的函数,然后利用该函数来获得目标属性散射中心模型参数。最后利用仿真实验验证了方法的有效性。     

一种改进的高分辨率SAR图像超像素CFAR舰船检测算法

合成孔径雷达(SAR)图像舰船目标检测一直受到学者广泛关注,恒虚警率(CFAR)检测算法作为雷达图像经典目标检测算法被广泛应用于SAR图像舰船目标检测中。然而经典CFAR检测性能容易受到相干斑噪声影响,基于滑窗的检测结果对滑窗的尺寸选择非常敏感,难以保证杂波背景中不存在目标像素,并且计算效率较低。针对上述问题,该文提出了一种新的基于超像素无窗快速CFAR的SAR图像舰船目标检测算法。首先,利用基于密度的快速噪声空间聚类(DBSCAN)超像素生成方法生成SAR图像的超像素。在SAR数据服从混合瑞利分布的假设下,定义了超像素相异度。然后利用超像素精确估计每个像素的杂波参数,即使在多目标情况下,也可以克服传统CFAR滑动窗口的缺点。此外,基于SAR图像变异系数,提出了一种基于变异系数的局部超像素对比度来优化CFAR检测,以此消除大量杂波虚警,如陆地区域人造目标。对5幅SAR图像的实验结果表明,与其他方法相比,该文方法对不同场景SAR图像海面舰船目标检测都十分稳健。      

基于可变参数化几何模型的SAR图像飞机目标特征提取方法

基于飞机目标的轮廓特点和成像特性,提出了一种基于可变参数化几何模型的合成孔径雷达（SAR）图像飞机目标特征提取方法。首先,利用飞机目标的先验知识构造一个描述飞机目标外形轮廓的参数化模型;然后,对于输入的实测飞机目标切片图像,构建目标函数来度量模型与实测图像中目标区域的拟合程度,通过遗传算法求解最优参数;最后,在最优参数模型的基础上计算目标的几何特征。基于仿真和实测数据的实验结果验证了该方法的有效性。     

基于SEEMD的高分辨率SAR图像目标特征提取方法

针对高分辨率合成孔径雷达(SAR)图像,本文提出了一种基于分离集合平均经验模态分解(SEEMD)的目标散射特征提取方法.首先在图像二维波数域进行SEEMD分解获得每个目标的散射函数,然后估计目标散射特征参数,通过该参数可以区分目标所属的散射类型.最后,仿真实验和实测数据的处理验证了方法的有效性.     

基于高分辨率SAR图像的建筑物高度提取

分析了高分辨率SAR图像中建筑物的成像特征:叠掩及角反射器效应,获取了SAR图像中建筑物屋顶像点位移,最后根据相应的公式计算了建筑物的高度。与实际高度数据相比较,发现计算结果精度较高,是一种可行的建筑物高度获取方法,可为以后发射的高分辨率星载SAR图像的应用提供很好的借鉴。     

二维变分模态分解在SAR图像特征提取及目标识别中的应用

将二维变分模态分解(BVMD)应用于合成孔径雷达(SAR)图像特征提取及目标识别,经过BVMD分解后,产生原始SAR图像的若干分解成分,可更有效地描述目标的全局和局部细节信息.首先,决策过程利用支持向量机(SVM)对原始图像及分解成分进行独立分类;然后,基于线性加权融合对它们的结果进行处理,根据最终的决策变量获得目标类...     

SAR目标鉴别中的变化特征提取算法研究

合成孔径雷达自动目标识别(SAR ATR)算法一般分为三个步骤:预筛选、鉴别和分类,其中鉴别部分将基于预筛选提供的感兴趣区域(ROI)进行特征提取,根据提取的特征消除虚假目标,变化特征是用于消除固定强杂波形成虚假目标的重要特征.本文介绍了两种常用的变化检测算法,并对其在基于ROI变化特征提取中的适用性进行了分析,针对存在的问题,本文提出了三种适用的变化特征提取算法并进行了仿真试验,试验结果表明,本文提出的三种变化特征提取算法在不同检测条件下均保持了较好的稳健性,且滑窗平均相减法性能最优.     

SAR图像线条特征提取方法研究

雷达图像的线条特征提取算法一般分为三步，首先作图像预处理，然后采用特定的边缘检测算子提取边缘点，第三步形成各种有意义的线条特征，并且将断裂的长线连起来。常见的提取算法都是基于光学图像的，所以在确定边缘点时，假定图像中的噪声是加性高斯白噪声。这样，在合成孔径雷达（SAR）图像中使用光学图像中提取边缘点的方法就不行了，这是因为SAR图像中的相干斑噪声是服从K分布的。不过，将边缘点连接为有意义的线条特征的方法还可以沿用。所以，我们可以采用两步检测算子来检测边缘点，然后使用从相位编组思想演化而来的方向编组法形成直线条特征方法。大量的实验验证了这种方法对于SAR图像是切实可行的。     

基于边缘特征的SAR图像目标检测方法

如何快速而准确地检测出SAR图像中的目标是一个极富挑战性的课题.利用图像边缘特征和模糊集理论设计了一种快速有效的SAR图像目标检测算法.该算法先利用模糊软阈值小波降噪方法去除相干斑噪声,然后用模糊边缘检测器检测出降噪图像的边缘,最后利用形态学操作算子提取出边缘图中的目标区域.与基于亮度特征以及基于纹理特征的检测算法相比,提出的检测算法能够快速、准确地检测出目标,而且产生的虚警数量较少.SAR实测数据的实验结果表明,提出的算法是有效的且具有很好的应用前景.