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SAR图像船行尾迹检测的Radon变换和形态学图像处理技术 总被引:19,自引:0,他引:19
该文提出了一种由Radon变换与形态学图像处理技术检测船行尾迹的算法SWDRM(Ship Wake Detection Algorithm based on Radon transformation and Morphologic image processing technology),算法特点是:在Radon空间进行处理后,得到逆变图像,通过图像后处理,可得到二值图像,以用于尾迹自动检测,对海洋卫星合成孔径雷达(SEASAT SAR)图像及模拟乘性斑点噪声中舰船尾迹进行了检测,结果表明,SWDRM具有很好的鲁棒性,能够适应不同水平的噪声环境,同时对阈值系数和工作窗口宽度的选择范围都比较大,在一定的噪声水平范围,给定阈值系数后,得到近似于恒虚敬率的检测结果,结合图像后处理,可得到二值图像用于自动尾迹检测。 相似文献
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星载SAR图像船舶及航迹检测 总被引:3,自引:0,他引:3
研究了星载SAR图像中船舶目标及其航迹的检测提取方法。通过扩展分形特征检测船舶目标 ,在目标周围运用局部Radon变换检测航迹。实验结果表明 ,本文方法对于静止和运动船舶目标的检测都具有较强的鲁棒性 相似文献
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针对非下采样Contourlet变换(NSCT)在处理噪声影像中具有的优势,以及同极化SAR图像(HH、VV)之间的相关性与互补性,本文实验了一种基于非下采样Contourlet变换的极化图像融合方法。该方法首先对每个极化图像进行多尺度、多方向分解,然后对不同分解子带系数分别采用有利于斑点噪声去除和信息增强的融合规则进行融合,最终通过NSCT反变换得到融合图像。通过信息熵、相关系数以及等效视数等指标的评价,验证了该方法可以有效地实现信息增强,同时该方法也在一定程度上降低了斑点噪声的负面影响。 相似文献
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SAR图像数据量的激增,迫切要求一种自动的内波检测技术来代替传统的人工解译。基于此,本文提出一种基于平稳小波变换(SWT)的SAR图像内波检测方法,利用SWT对SAR内波图像进行分析处理,计算SWT系数的小波梯度信息,通过模极大值搜索方法进行内波边缘特征提取。最后通过南中国海东沙群岛观测的多幅SAR图像进行实验与分析,实验结果证明平稳小波变换对于SAR内波检测是有效的。 相似文献
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一种新的SAR图像船只检测方法 总被引:7,自引:1,他引:7
提出一种新的基于恒虚警率(CFARConstantFalseAlarmRate)技术,确定SAR图像中检测船只整体阈值的方法。该方法采用高斯分布(正态分布)作为SAR图像灰度的概率密度函数,由CFAR技术直接导出用于检测船只整体阈值的计算公式,用记数滤波器滤波去除虚警。该算法避免了复杂公式迭代和求解形状参数计算过程,也避免了用二分法寻找阈值的循环解算过程,提高了检测速度。使用XSAR和ERSSAR图像对该算法进行检验,并与其它算法进行比较,结果显示所提出的算法在检测精度和检测速度上都有明显的改进。 相似文献
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针对SAR与光学图像的融合问题,提出一种基于SAR图像中纹理特征的Contourlet变换融合方法。利用灰度共生矩阵法提取SAR图像的纹理特征,分析各个纹理特征间的相关性,得到重要纹理特征图。用HSV变换提取光学图像的强度分量。将重要纹理特征和强度分量利用改进的Contourlet多尺度变换融合,得到新的强度分量。通过HSV逆变换得到SAR与光学的融合图像。利用Landsat8和Cosmo-SkyMed图像进行融合实验,并与小波、HSV、Brovey、Contourlet变换融合方法对比分析,实验表明该方法能够较好的保持光学图像的光谱特征和SAR图像的纹理、强散射特征,增加图像细节信息,提高图像可解译性。 相似文献
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合成孔径雷达(SAR)成像系统的热噪声和海杂波严重影响SAR图像自动目标检测的性能,去噪和均匀背景杂波是提高SAR图像目标检测性能的重要课题。根据SAR图像噪声功率一般存在于信号小尺度,没有跨尺度特征,而目标信号的边缘具有跨尺度的特点,本文提出了一种多尺度积信号增强和去噪的SAR图像船舰目标检测算法。本算法对SAR图像进行小波变换,应用多尺度积在小波域增强SAR图像船舰信号和均匀背景杂波,再对SAR图像进行目标检测。ERS SAR图像用于验证本文算法。仿真实验结果表明,新算法同传统的双参数CFAR检测算法、基于K-分布背景杂波的检测算法以及基于小波软阈值增强的检测算法相比,在虚警数和品质因数性能指标上均优于后几种检测算法。 相似文献
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稀少控制的多平台星载SAR联合几何定标方法 总被引:3,自引:3,他引:0
几何定标采用地面控制点获取距离-多普勒模型中的精确几何参数,用于完成星载SAR影像高精度几何定位。但在广域范围内,特别是高山地区域,控制点极难获取。此外,传统定标方法仅面向单一平台SAR影像,尚不能实现多平台影像的联合几何定标。针对上述问题,本文提出一种基于稀少控制的多平台星载SAR联合几何定标方法。该方法从包含实测控制点的主影像出发,使用点位追踪算法获取主影像与从影像之间的连接点,并以连接点为桥梁逐级完成从影像的几何定标。本文采用京津冀地区南北向分布共计235 km的3景TerraSAR-X、3景TanDEM-X、5景高分三号影像进行联合几何定标试验,仅使用5个控制点即完成了所有影像的几何定标,并利用SF-3050星站差分GNSS接收机采集实测GPS点进行精度评价。结果表明使用稀少控制点定标后的TSX/TDX影像的几何定位精度优于3 m,GF-3影像的几何定位精度优于7.5 m,验证了该方法的有效性和正确性。 相似文献
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本文论述了迄今为止唯一获得地球表面航天雷达图像的Seasat SAR、SIR-A及SIR-B三颗成象雷达系统在地球科学研究中的作用,对未来十年以ALMAZ ZAR、ERS-1 SAR、JERS-1 SAR、SIR-C、Radarsat SAR和EOS SAR为主的国际性主动微波遥感系统进行分析,指出研究过程中新的概念和趋势,展望了90年代航天雷达遥感技术发展及应用的前景. 相似文献
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Generation of wide-swath and high-resolution SAR images from multichannel small spaceborne SAR systems 总被引:9,自引:0,他引:9
Zhenfang Li Hongyang Wang Tao Su Zheng Bao 《Geoscience and Remote Sensing Letters, IEEE》2005,2(1):82-86
Future spaceborne synthetic aperture radar (SAR) systems will be required to produce high-resolution imagery over a wide area of surveillance. However, the minimum antenna area constraint makes it a contradiction to simultaneously obtain both unambiguous wide-area and high azimuth resolution. To overcome this limitation, a technique has been suggested that combines a broad illumination source with multiple receiving channels. Then, the coherent combination of the recorded multichannel signals will allow for the unambiguous SAR mapping of a wide ground area with fine azimuth resolution. This letter first gives an overview of current research work carried out about the generation of wide-swath and high-resolution SAR images from multichannel small spaceborne SAR systems, and then a space-time adaptive processing (STAP) approach combined with conventional SAR imaging algorithms is presented, which could be of help to overcome the existing difficulties in data processing. The main idea of the approach is to use a STAP-based method to properly overcome the aliasing affect caused by the lower pulse repetition frequency and thereby retrieve the unambiguous azimuth wide (full) spectrum signal from the received signal. Following this operation, conventional SAR data processing tools can be applied to fully focus the SAR images. The performance of the approach is also discussed in this letter. The approach has the advantages of simplicity, robustness, and high efficiency. 相似文献