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《sar圖像艦船目標(biāo)檢測及特征提取方法研究》由會員上傳分享，免費在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在學(xué)術(shù)論文-天天文庫。
1、SAR圖像艦船目標(biāo)檢測及特征提取方法研究摘要合成孔徑雷達(dá)(SAR，SyntheticApertureRaclar)利用雷達(dá)平臺與探測場景相對運動，將較小尺寸的真實孔徑天線用數(shù)據(jù)處理的方法等效合成為較大孔徑的天線，以獲取較高方位向分辨率的雷達(dá)圖像。利用合成孔徑雷達(dá)對廣袤海洋中的艦船目標(biāo)進(jìn)行檢測具有重要的應(yīng)用價值，對合成孔徑雷達(dá)圖像艦船目標(biāo)的檢測課題的研究，可以推動我國合成孔徑雷達(dá)系統(tǒng)走向?qū)嵱没１疚闹攸c圍繞合成孔徑雷達(dá)圖像數(shù)據(jù)的相干斑抑制、艦船目標(biāo)檢測算法和艦船目標(biāo)特征參數(shù)提取等方面進(jìn)行了深入研究。由于SAR的成像機(jī)理，SAR圖像中會存在
2、大量相干斑，它對SAR圖像的處理、解譯會造成很大困難。本文針對單極化SAR圖像和多極化SAR圖像的不同特點，分別研究分析了應(yīng)用于單極化SAR圖像的中值濾波、最小均方誤差估計濾波、GammaMAP濾波，以及應(yīng)用于多極化SAR圖像的極化白化濾波、最優(yōu)權(quán)值濾波、基于最佳紋理統(tǒng)計估計濾波等算法。本文重點對SAR圖像的艦船目標(biāo)檢測算法進(jìn)行了研究。研究了針對單極化SAR圖像數(shù)據(jù)的CFAR和KSW兩種檢測算法，以及針對多極化SAR圖像數(shù)據(jù)的SPAN算法、最優(yōu)極化檢測算法、極化白化濾波檢測算法。本文利用傳統(tǒng)基于矩形滑動窗口極化白化濾波檢測算法的自適應(yīng)性
3、，針對傳統(tǒng)算法會造成艦船目標(biāo)邊緣區(qū)域模糊的缺陷，提出了基于分解理論的艦船目標(biāo)檢測算法。算法在充分考慮了目標(biāo)的散射機(jī)理基礎(chǔ)上，利用Freeman分解結(jié)果對存在目標(biāo)邊緣結(jié)構(gòu)區(qū)域的圖像進(jìn)行了均勻區(qū)再判別，實現(xiàn)對參數(shù)的準(zhǔn)確估計，消除了目標(biāo)邊緣模糊的問題。通過對青島海域?qū)崪y數(shù)據(jù)實驗證明，本文算法能夠更好保留目標(biāo)邊緣信息，為進(jìn)一步的特征參數(shù)提取和分類識別提供更精確的檢測結(jié)果。最后，本文對檢測到的艦船目標(biāo)的主要參數(shù)進(jìn)行了提取。結(jié)合SAR圖像數(shù)據(jù)的特點，推導(dǎo)了具體特征參數(shù)的提取公式和方法，并使用實測數(shù)據(jù)對艦船目標(biāo)進(jìn)行了幾何、地理位置、運動等特征參數(shù)估計
4、。關(guān)鍵詞：合成孔徑雷達(dá)：Freeman分解；目標(biāo)檢測；極化白化濾波SAR圖像艦船目標(biāo)檢測及特征提取方法研究ABSTRACTInordertoobtainhigherazimuthresolutionradarimages，SyntheticApertureRadar(SAR)equivalentlyturnsrealapertureantennaofsmallersizeintolargersizewithdataprocessingmethodthroughdetectingtherelativemotionbetweentherad
5、arplatformandtheprobescene．ItisofimportantapplicationvaluetouseSARtodetectshiptargetsinthevastocean,andtheresearchOilhowtodetectSARshiptargetscangreatlypromotechina’SSARsystemintopracticaluse．ThisarticleconcentratesonspecklereductionofSARimagedata，shiptargetdetectionalgo
6、rithmandshiptargetfeatureextraction,etc．TherearealargenumberofspecklesinSARimagesduetotheimagingmechanism，whichwillcausegreatdifficultiesinprocessingandinterpretingSARimages．Consideringthedifferentcharacteristicsbetweentheunipolarandmulti—polarizationSARimage，researchand
7、analysishasbeendone0nmedianfiltering，theMMSEestimationfilteringalgorithm,GammaMAPfilteringalgorithmwhicharemainlyusedinunipolarSARimageandpolarimetricwhiteningfilteringalgorithm,optimalweightfiltering，statisticsestimatedfilteringalgorithmbasedonbesttexturewhicharemainlyu
8、sedinmulti-polarSARimagerespectivelyThisarticlefocusesontheshiptargetsdetectionalgorithmSARimages．Resea
