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《SAR圖像特征數(shù)據(jù)提取與SAR圖像分割研究.pdf》由會員上傳分享，免費在線閱讀，更多相關內容在學術論文-天天文庫。
1、論文題目SAR圖像特征數(shù)據(jù)提取與SAR圖像分割研究專業(yè)學位類別工程碩士學號201091232204作者姓名張云鑫指導教師陳端兵副教授萬方數(shù)據(jù)分類號密級注1UDC學位論文SAR圖像特征數(shù)據(jù)提取與SAR圖像分割研究（題名和副題名）張云鑫（作者姓名）指導教師陳端兵副教授電子科技大學成都屠文高工中國人壽保險公司新疆分公司烏魯木齊（姓名、職稱、單位名稱）申請學位級別碩士專業(yè)學位類別工程碩士工程領域名稱軟件工程提交論文日期2012.09論文答辯日期2012.11學位授予單位和日期電子科技大學年月日答辯委員會主席評閱人注1：注明《國
2、際十進分類法UDC》的類號。萬方數(shù)據(jù)SARIMAGEFEATUREDATAEXTRACTIONANDSARIMAGESEGMENTATIONAThesisSubmittedtoUniversityofElectronicScienceandTechnologyofChinaMajor:SoftwareEngineeringAuthor:ZhangYunxinAdvisor:ChenDuanbingSchool:SchoolofComputerScience&Engineering萬方數(shù)據(jù)獨創(chuàng)性聲明本人聲明所呈交的學位論
3、文是本人在導師指導下進行的研究工作及取得的研究成果。據(jù)我所知，除了文中特別加以標注和致謝的地方外，論文中不包含其他人已經(jīng)發(fā)表或撰寫過的研究成果，也不包含為獲得電子科技大學或其它教育機構的學位或證書而使用過的材料。與我一同工作的同志對本研究所做的任何貢獻均已在論文中作了明確的說明并表示謝意。作者簽名：日期：年月日`論文使用授權本學位論文作者完全了解電子科技大學有關保留、使用學位論文的規(guī)定，有權保留并向國家有關部門或機構送交論文的復印件和磁盤，允許論文被查閱和借閱。本人授權電子科技大學可以將學位論文的全部或部分內容編入有關
4、數(shù)據(jù)庫進行檢索，可以采用影印、縮印或掃描等復制手段保存、匯編學位論文。（保密的學位論文在解密后應遵守此規(guī)定）作者簽名：導師簽名：日期：年月日萬方數(shù)據(jù)摘要摘要隨著合成孔徑雷達（SAR：SynthenicApertureRadar）圖像的信息越來越多，怎么樣更好的利用合成孔徑雷達所提供的圖像信息以及新的技術理論，來實現(xiàn)合成孔徑雷達圖像特征準確提取以及精確解譯，是合成孔徑雷達圖像在軍事目標跟蹤和識別上的瓶頸問題。合成孔徑雷達圖像具有很多不同于普通光學圖像的特征：比如較大的動態(tài)范圍、嚴重的斑噪聲以及豐富的紋理信息等。由于分形特
5、征在合成孔徑雷達圖像的處理中具有描述紋理粗糙度、抗斑噪聲能力以及與人的視覺感知相一致等特點，所以分形理論依靠自身獨特的描述圖像方式，為合成孔徑雷達圖像處理開辟了新的途徑。分形特征中的分形維數(shù)(FractalDimension，F(xiàn)D)，是描述圖像分形特征中非常有用的工具，根據(jù)差分盒維數(shù)中空盒子的影響，我們用概率的計算方法提出一種基于分形布朗模型的真實差分盒維數(shù)算法，在最大的程度上減少了空盒子對分形維數(shù)計算所產生的影響。通過研究灰度的空間相關特性來描述紋理的一種常用的方法，就叫灰度共生矩陣，同時也是我們怎樣利用好紋理信息在
6、合成孔徑雷達圖像處理上的重要方面。本文以大量實驗分析了影響合成孔徑雷達圖像灰度共生矩陣（GLCM）的距離、窗口大小等因素，確立了提取合成孔徑雷達圖像灰度共生矩陣特征的因素的大小，并針對過大窗口提取較小分辨率合成孔徑雷達圖像時造成圖像信息損失的缺點，設計了一種利用動態(tài)滑動窗口提取灰度共生矩陣特征，有效的減少了信息損失的缺點情況發(fā)生。根據(jù)光學的圖像分割方法在處理合成孔徑雷達圖像時往往得不到很好的結果。提取合成孔徑雷達圖像紋理特征與分形特征后，本文分析總結了合成孔徑雷達圖像分割的主要算法，實現(xiàn)了一種基于灰度共生矩陣特征的模糊
7、Ｃ均值合成孔徑雷達圖像分割算法。該算法結合灰度共生矩陣特征與合成孔徑雷達圖像灰度值征，利用模糊Ｃ均值聚類（Fuzzyclustermethod，F(xiàn)CM）算法對特征值進行聚類實現(xiàn)了對合成孔徑雷達圖像的分割。在論文最后完成了利用分形維數(shù)的合成孔徑雷達圖像分割，實驗證明了這兩種方法的有效性。關鍵詞：合成孔徑雷達，分形理論，分形維數(shù)，灰度共生矩陣，模糊Ｃ均值聚類Ⅰ萬方數(shù)據(jù)ABSTRACTABSTRACTSyntheticapertureradar（SAR）imageinformationmoreandmore,howtomak
8、ebetteruseofsyntheticapertureradarimagesprovidedinformationandnewtechnologytheory,torealizethesyntheticapertureradarimagefeatureextractionandaccuratepreciseinterpreta
