基于子孔径与全孔径特征学习的SAR多通道虚假目标鉴别

SAR多通道引起的虚假目标与散焦的船舶目标形状纹理特征非常相似,在全孔径SAR图像中难以区分。针对此类虚假目标造成的虚警问题,该文提出一种基于子孔径与全孔径特征学习的SAR多通道虚假目标鉴别方法。首先,对复数SAR图像进行幅值计算得到幅度图像,利用迁移学习方法提取幅度图像中的全孔径特征;接着,对复数SAR图像进行子孔径分解获得一系列子孔径图像,然后用栈式卷积自编码器(SCAE)提取子孔径图像中的子孔径特征;最后,将子孔径和全孔径特征进行串联并利用联合特征进行分类。在高分三号超精细条带模式SAR图像上的实验结果表明,该方法可以有效的鉴别船舶目标和多通道虚假目标,与仅使用全孔径特征学习的方法相比准确率提升了16.32%。      

面向SAR图像解译的物理可解释深度学习技术进展与探讨

深度学习技术近年来在合成孔径雷达(SAR)图像解译领域发展迅速,但当前基于数据驱动的方法通常忽视了SAR潜在的物理特性,预测结果高度依赖训练数据,甚至违背了物理认知.深层次地整合理论驱动和数据驱动的方法在SAR图像解译领域尤为重要,数据驱动的方法擅长从大规模数据中自动挖掘新模式,对物理过程能起到有效的补充;反之,在数据...     

遥感影像小目标检测研究进展

独特的拍摄视角和多变的成像高度使得遥感影像中包含大量尺寸极其有限的目标,如何准确有效地检测这些小目标对于构建智能的遥感图像解译系统至关重要。本文聚焦于遥感场景,对基于深度学习的小目标检测进行全面调研。首先,根据小目标的内在特质梳理了遥感影像小目标检测的3个主要挑战,包括特征表示瓶颈、前背景混淆以及回归分支敏感。其次,通过深入调研相关文献,全面回顾了基于深度学习的遥感影像小目标检测算法。选取3种代表性的遥感影像小目标检测任务,即光学遥感图像小目标检测、SAR图像小目标检测和红外图像小目标检测,系统性总结了3个领域内的代表性方法,并根据每种算法使用的技术思路进行分类阐述。再次,总结了遥感影像小目标检测常用的公开数据集,包括光学遥感图像、SAR图像及红外图像3种数据类型,借助于3种领域的代表性数据集SODA-A（small object detection datasets）、AIR-SARShip和NUAA-SIRST（Nanjing University of Aeronautics and Astronautics,single-frame infrared small target）,进一步对主流的遥感影像目标检测算法在面对小目标时的性能表现进行横向对比及深入评估。最后,对遥感影像小目标检测的应用现状进行总结,并展望了遥感场景下小目标检测的发展趋势。     

基于时频分析的SAR目标微波视觉特性智能感知方法与应用

合成孔径雷达(SAR)目标识别智能算法目前仍面临缺少鲁棒性、泛化性和可解释性的挑战,理解SAR目标微波特性并将其结合先进的深度学习算法,实现高效鲁棒的SAR目标识别,是目前领域较为关注的研究重点。SAR目标特性反演方法通常计算复杂度较高,难以结合深度神经网络实现端到端的实时预测。为促进SAR目标物理特性在智能识别任务中的应用,发展高效、智能、可解释的微波物理特性感知方法至关重要。该文将高分辨SAR目标的非平稳特性作为一种典型的微波视觉特性,提出一种改进的基于时频分析的目标特性智能感知方法,优化了处理流程和计算效率,使之更适用于SAR目标识别场景,并进一步将其应用到SAR目标智能识别算法中,实现了稳定的性能提升。该方法泛化性强、计算效率高,能得到物理可解释的SAR目标特性分类结果,对目标识别算法的性能提升与属性散射中心模型相当。