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《高分辨率sar圖像機(jī)動(dòng)目標(biāo)紋理特征提取與分析》由會(huì)員上傳分享，免費(fèi)在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在教育資源-天天文庫。
1、萬方數(shù)據(jù)第30卷第12期2008年12月電子與信息學(xué)報(bào)JournalofElectronics＆InformationTechnologyVbl．30NO．12Dec．2008高分辨率SAR圖像機(jī)動(dòng)目標(biāo)紋理特征提取與分析李禹①@劉軍②計(jì)楷粟毅①?(國(guó)防科技大學(xué)電子科學(xué)與工程學(xué)院長(zhǎng)沙410073)?(西安武警工程學(xué)院通信工程系西安710086)摘要：該文基于高頻區(qū)目標(biāo)散射中心理論分析了高分辨率SAR圖像機(jī)動(dòng)目標(biāo)和自然地物后向散射特性的差異，探討了兩類目標(biāo)紋理現(xiàn)象產(chǎn)生的機(jī)理，并在此基礎(chǔ)上，分別基于局部統(tǒng)計(jì)量和分形模型提取機(jī)動(dòng)目標(biāo)的紋理特征，
2、給出了鑒別特征優(yōu)選方法。文中利用MSTAR的車輛目標(biāo)實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)檢驗(yàn)了該文計(jì)算的紋理特征，給出紋理特征優(yōu)選結(jié)果以及各紋理特征鑒別的性能，結(jié)果表明該文提取的紋理特征具有較好的鑒別性能，能消除大部分自然地物產(chǎn)生的虛警。關(guān)鍵詞：SAR圖像：機(jī)動(dòng)目標(biāo)鑒別；紋理特征：感興趣區(qū)域中圖分類號(hào)：TN957．52文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A文章編號(hào)：1009．5896(2008)12．2809—04TextureFeatureExtractionandAnalysesforMobileTargetsinHigh-ResolutionSARImageryLiYu①②LiuJ
3、u，JiKe_feng①SuYi①?(SchoolofElectronicScienceandEngineering，NationalUniversityofDefenseTechnology，Changsha410073，China)?(EngineeringCollegeo，ArmedPoliceForces，Xi’an,710086，China)Abstract：Basedonthetheoryofscatteringcenter，thedifferenceofback-scatteringcharacteristicsbetwe
4、enthemobiletargetsandnaturalterrainsinhigh-resolutionSARimageryisinvestigated，andtheprinciplesoftexturefeaturesofthetwokindtargetsarediscussedinthispaper．Andthen，thetexturefeaturesareextractedbyusingrespectivelythelocalstatisticsandfractalmodels，andthemethodofselectingth
5、ebestfeaturesispresented．TherealvehicletargetSARimagedatainMSTARdatabaseareusedtotestthetexturefeatures，thebestfeaturesareselectedandthediscriminatingperformancesofthosefeaturesareshown．Theresultsshowthatthosefeaturesaregoodandcanbeusedtoeliminatethemostfalsealarmsofnatu
6、ralterrains．Keywords：SARimagery；Mobiletargetdiscrimination；Texturefeature；Regionofinterest1引言復(fù)雜背景中機(jī)動(dòng)目標(biāo)的提取與識(shí)別是SAR情報(bào)偵察的重要任務(wù)，也是SAR圖像解譯技術(shù)的難點(diǎn)。典型SAR圖像解譯系統(tǒng)包括：檢測(cè)、鑒別和識(shí)別3個(gè)階段。由于檢測(cè)階段常采用次優(yōu)的恒虛警檢測(cè)策略11J，僅考慮背景雜波的統(tǒng)計(jì)特性，致使其輸出的感興趣區(qū)域(RegionofInterest，ROI)集合中有大量自然地物產(chǎn)生的虛警。這些虛警ROI可能遠(yuǎn)多于待識(shí)別的機(jī)動(dòng)目標(biāo)，將
7、很大程度上降低目標(biāo)識(shí)別的效率。因此需要在鑒別階段提取機(jī)動(dòng)目標(biāo)的有效特征，進(jìn)行判決以消除盡可能多的虛警ROI。紋理特征是鑒別算法常用的特征之一?？梢杂脕矶攘繖C(jī)動(dòng)目標(biāo)ROI內(nèi)像素強(qiáng)度的起伏特性。在高頻區(qū)，機(jī)動(dòng)目標(biāo)的散射可以是由多個(gè)孤立的散射中心來表征，其像素幅度由散射中心的后向散射強(qiáng)度完全確定。由于目標(biāo)各散射中心的類型和空間分布具有很大的隨機(jī)性和不規(guī)則性，導(dǎo)致目標(biāo)像素幅度具有很大的突變特性，起2007-06-29收到，2007-12-31改回伏劇烈，難以滿足紋理單元規(guī)則性排列和周期性重復(fù)的要求。與此不同，自然地物的后向散射主要表現(xiàn)為漫反射和
8、體散射現(xiàn)象，像素幅度起伏較平緩，有一定的規(guī)則性。本文通過對(duì)上述兩類目標(biāo)紋理生成機(jī)理的分析，給出基于局部統(tǒng)計(jì)量和基于分形理論提取的兩類紋理特征量，以此來衡量像素起伏的程度，并定量評(píng)估兩者的差異，實(shí)現(xiàn)對(duì)機(jī)動(dòng)目標(biāo)
