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用多方向飞行的全极化SAR图像可能提取特定三维目标的高度与位置信息,进而实现目标物的几何立体重构。全极化SAR图像数据与单极化SAR相比,可以选择多种极化组合数据,提供对于特定目标几何特征敏感的数据类型,通过多方向飞行SAR图像反演该目标或目标群的高度与位置信息。本文用两幅相向飞行的PI-SAR(日本机载极化与干涉SAR,X波段、1.5m分辨率)图像,提取日本仙台电视塔高度、日本东北大学建筑物群的立体重构。 相似文献
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在合成孔径雷达(SAR)极化测量中,通常认为雷达视角相对于目标是不变的。然而实际上SAR通常具有较宽的方位向波束,在孔径合成过程中,所成的全分辨率SAR图像包含多个斜视角下的目标回波。极化参数的子孔径分析可以用来对成像过程表现出非平稳散射行为的媒质进行检测。本文提出了一套基于子孔径分解和对散射矩阵及参数进行统计分析的方法,来检测两类非平稳目标。仿真结果表明,这种方法具有较好的非平稳目标检测和区分性能。 相似文献
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本文的研究目标是利用极化合成孔径雷达图像统计特性提高目标检测精度。从合成孔径雷达(SAR)成像机理出发,通过研究目标杂波的统计特性以及不同分辨率情况下人造目标的检测效果,探讨一种基于小波变换和恒虚警率(CFAR)的多分辨率算法进行目标检测的方法。实验分析比较传统CFAR目标检测算法与基于小波变换的多分辨率CFAR目标检测算法,实验结果表明,本文算法检测效果明显优于传统CFAR目标检测算法。 相似文献
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多分辨率特征融合的光学遥感图像目标检测 总被引:1,自引:0,他引:1
高分辨率遥感图像目标检测是计算机视觉的一个重要研究领域,在民用与军事领域具有重要的应用价值。目前,基于深度学习的自然图像目标检测有了突破性进展。但是,由于遥感图像具有目标尺度差异大且类间相似度高的特点,使得处理自然图像的目标检测算法直接应用于遥感图像时仍面临着一些挑战。针对上述挑战,本文提出一种多分辨率特征融合的遥感图像目标检测方法。首先,通过特征金字塔提取多尺度特征图并在其后嵌入多分辨率特征提取网络,促使网络学习目标在不同分辨率下的特征,缩小不同特征层之间的语义差距。其次,为实现多分辨特征的有效融合,本文采用自适应特征融合模块挖掘更具判别性的多分辨特征表达。最后,将自适应特征融合模块的输出特征的相邻层进行深度融合。在公开的遥感图像目标检测数据集DIOR和DOTA上评估了本文方法的有效性,相比采用特征金字塔结构的Faster R-CNN,本文方法的准确率(mAP)分别提高2.5%和2.2%。 相似文献
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利用边界链编码和HMM进行SAR图像阴影建模和分类 总被引:1,自引:0,他引:1
针对利用合成孔径雷达图像中的阴影信息进行目标识别的问题,提出了一种边界链编码和隐马尔可夫模型(HMM)相结合的合成孔径雷达图像目标识别方法。该方法利用链编码技术来描述SAR图像阴影边界的形状,可以很好地反映形状的特性,且计算上很有效;利用HMM统计建模方法对阴影边界的链编码进行建模和分类,从而实现SAR图像的自动目标识别。使用MSTAR数据库中的SAR图像数据对该方法进行了验证和分析,分类结果证明只利用阴影信息进行分类的可行性,且该方法可以有效地实现SAR图像的目标识别。 相似文献
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基于分形理论的SAR图像边缘检测 总被引:2,自引:0,他引:2
分析了SAR图像的基本特点 ,阐述用DFBR模型表达SAR图像的基本原理 ,提出两种基于分形理论的SAR图像边缘检测方法。通过对传统方法、分形方法和多尺度分形方法的特性分析和实验 ,说明分形方法有较强的抗干扰性能 ,适用于SAR图像的边缘检测 ,并且基于多重分形的方法能获得更好的检测结果 相似文献
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针对由于斑点噪声和建筑遮挡造成的高分SAR图像河流水体提取的不连续问题,本文提出一种结合自适应斑点抑制和多分辨率拓扑分析的河流水体提取方法。首先,在斑点抑制各向异性扩散中引入Beta度量以实现SAR图像的自适应滤波;其次,利用局部阈值分割和连通域标识对去噪图像中的河流水体段进行快速提取;然后,以河流水体段的最小外接凸多边形为对象构建高斯金字塔,并由此进行多分辨率拓扑分析来获得河流间断点信息;最后,由区域生长策略逐层地对间断点进行判别,实现相邻河流水体段的自动连接。采用TerraSAR-X和GF-3高分SAR图像验证提出的方法。结果表明,该方法可有效地提取完整河流水体。对多幅SAR图像提取结果的定性和定量评价验证了提出方法的有效性与稳健性。 相似文献
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遥感图像分割是对遥感图像进行处理的最为关键的一步.马尔科夫随机场模型作为先验模型,在图像分割领域已经得到了广泛的应用,实践证明该模型有助于提高图像分割的效果.但是由于环境和传感器的影响,遥感图像具有灰度变化大、纹理复杂及边界模糊等特点,经典的马尔科夫随机场模型在遥感图像分割中的分割效果通常并不理想.本文针对遥感图像分割中某些像素分类的不确定性,建立了模糊马尔可夫随机场模型(FMRF).该模型结合分割问题中的随机性与模糊性,更合理地获取了图像的先验知识,较好地符合了遥感图像的特点,因而使得图像分割过程中使用先验知识更为准确.同时算法针对遥感图像的特点,结合了图像的灰度特征和纹理特征,从而使其能更准确地区分图像中的不同类.为使两种特征能够很好地结合,本文采用了贝叶斯分割方法,使用权值对图像特征进行权衡.同时本文采用最大期望算法(EM)对不完整的数据进行估计,应用模拟退火算法(SA)获得全局最优解,从而实现了无监督分割.实验证明,对于SAR图像,该方法较经典的马尔可夫随机场(MRF)算法和模糊C-均值(FCM)算法更好地处理了边缘的混叠,明显减少了斑点噪声,使分割结果更加准确. 相似文献
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Fourier-Mellin不变性对称相位匹配滤波器,即symmetric phase-only matched flitering of fourier-mellin invariant(SPOMF-FMI)能解决影像配准的平移、旋转和放缩几何变换问题;然而,该方法在实际应用中具有局限性,包括图像几何尺度和图像非线性几何畸变处理能力.为了克服上述缺陷,提出了一种附带星载参数的星载合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)影像自动配准算法.该方法采用由粗到精匹配策略,由距离-多普勒影像粗匹配和改进SPOMF-FMI影像精匹配组成.使用Radarsat-1和ENVISAT ASAR影像做实验,结果表明本方法在处理重复轨道或相同升、降轨星载SAR影像(即确保相似影像纹理测度)配准问题时,能达到子像素级的配准精度. 相似文献
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Designing detection algorithms with high efficiency for Synthetic Aperture Radar(SAR) imagery is essential for the operator SAR Automatic Target Recognition(ATR) system.This work abandons the detection strategy of visiting every pixel in SAR imagery as done in many traditional detection algorithms,and introduces the gridding and fusion idea of different texture fea-tures to realize fast target detection.It first grids the original SAR imagery,yielding a set of grids to be classified into clutter grids and target grids,and then calculates the texture features in each grid.By fusing the calculation results,the target grids containing potential maneuvering targets are determined.The dual threshold segmentation technique is imposed on target grids to obtain the regions of interest.The fused texture features,including local statistics features and Gray-Level Co-occurrence Matrix(GLCM),are investigated.The efficiency and superiority of our proposed algorithm were tested and verified by comparing with existing fast de-tection algorithms using real SAR data.The results obtained from the experiments indicate the promising practical application val-ue of our study. 相似文献
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双通道SAR振动目标快速检测 总被引:1,自引:1,他引:0
目标的振动会对雷达回波产生特殊的相位调制,称为微多普勒效应,能够提供对微动目标检测的有利信息,因此对提高SAR(Synthetic Aperture Radar)系统性能具有重要意义。然而,已有的检测算法存在运算量大、抗杂波噪声能力弱和无法适应多振动目标等问题。针对这些问题,本文提出一种对振动目标检测的新算法。该算法利用相位中心天线偏置DPCA(Displaced Phase Center Antenna )对消技术消除杂波,并沿方位向累加DPCA信号来提高算法的抗噪声能力。由于振动目标SAR方位回波的频谱与脉冲序列具有高度相似性,本文算法选择了检测重复脉冲序列的脉冲重复频率PRI(Pulse Repetition Interval )变换法来实现振动目标的检测。仿真实验表明,本文算法能够在强杂波噪声条件下检测振动目标,同时具有准确振动频率估计性能,甚至当同一个单元存在多个振动目标时,本文算法依然适用。仿真中振动目标检测的计算机运行总时间不超过0.6 s,说明本文算法适用于实时检测,通过与GLRT算法和Hough变换算法运算量的比较,证明了本文算法相比于经典算法具有运算量小,检测速度快的优点。 相似文献
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多方位角图像决策融合的SAR目标识别 总被引:1,自引:0,他引:1
提出了一种基于多方位角图像决策融合的合成孔径雷达(SAR)图像目标识别方法。对目标切片图像用二维小波分解和主成分分析提取特征向量,利用支持向量机对特征向量进行分类,用贝叶斯方法对目标多幅不同方位角下图像的分类输出进行决策融合,得到最终类别决策。用MSTAR数据库中3个目标进行识别实验,实验结果表明,对3幅以上不同方位角的图像进行决策融合时,该方法可显著提高目标的正确识别率。该方法是一种有效的SAR图像目标识别方法。 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