基于SAR影像数据的多分辨率CFAR目标检测算法及精度分析

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。     

Yamaguchi分解Notch滤波的全极化SAR图像舰船目标检测

极化合成孔径雷达数据蕴含了丰富的地物极化散射信息,已广泛应用于海上舰船目标检测研究。针对极化相干矩阵无法直接用于分析特定散射体物理特性的缺陷,利用Yamaguchi极化分解改进了极化Notch滤波器。将基于模型的极化分解方法引入Notch滤波器,利用表面散射、二次散射、体散射和螺旋体散射等散射机制的能量构造散射矢量代替极化相干散射矢量,并加入功率能量因子,构造新的极化SAR图像Notch滤波器。Radarsat-2全极化SAR图像实验结果表明,改进算法有效增强了舰船目标与海杂波背景间的对比度,检测性能优越。     

基于压缩感知的sar图像cfar目标检测算法

提出了一种基于压缩感知（compressedsensing,cs）和恒虚警率（constantfalsealarmrate,cfar）目标检测算法,用于合成孔径雷达（syntheticapertureradar,sar）图像的目标检测。针对传统的均值类和有序统计量类cfar目标检测算法,首先对每个局部滑窗的背景杂波像素利用压缩感知进行重建,以此来降低sar图像相干斑现象的影响,然后利用重建后的数据进行杂波分布参数的估计,并利用cfar检测器进行目标检测。在真实的sar图像中证明了上述目标检测算法的有效性     

一种改进人类视觉的SAR图像舰船检测方法

针对以离散余弦变换为核心的人类视觉模型舰船检测算法受数据类型限制的问题(即对复数类型的数据检测效果不好),该文提出了一种改进的人类视觉模型SAR图像舰船检测算法。该算法是以快速傅里叶变换代替离散余弦变换,将SAR图像从空间域变换到频率域;快速傅里叶变换对数据类型要求较低,只要求数据是离散的,并且运行效率更高。然后,采用3种星载SAR数据——ENVISAT ASAR(25m)、Sentinel-1(10m)和Cosmo-Skymed(2.5m)进行对比实验。结果表明,以快速傅里叶变换为核心的人类视觉模型舰船检测算法的检测性能和效率优于以离散余弦变换为核心的算法、双参数恒虚警率(CFAR)算法和K分布恒虚警率算法。     

利用全极化SAR数据去方位向模糊的舰船目标检测方法

在SAR成像过程中,利用目标相对于雷达运动的多普勒频率进行方位向压缩来提高方位向分辨率。对于海面舰船目标,往往由于SAR发射的脉冲重复频率过低,回波信号的多普勒频率欠采样,引起高亮度的方位向模糊噪声,产生虚假目标。若直接利用传统CFAR、子孔径相干等目标检测算法,会把方位向模糊引起的虚假目标误判为舰船目标,降低了舰船目标的检测精度。针对SAR影像方位向模糊现象,提出一种利用全极化SAR数据的舰船目标检测算法,其利用H-A-Alpha分解得到的第三散射机制,结合方位向全极化子孔径相干,消除了方位向模糊噪声对舰船目标检测的影响,提高了舰船目标的目标杂波比。通过采用日本玉野Kojimawan港口附近的C波段AIRSAR全极化数据进行试验,验证了该算法能消除SAR方位向模糊,降低虚警率,提高舰船目标的检测精度。     

利用自适应最优极化对比增强检测SAR影像边缘

针对边缘检测中极化信息利用率不高的问题,提出了一种结合自适应最优对比增强与均值比的合成孔径雷达边缘检测新方法,并分析新算法特性后,推导了其快速版本。实验结果表明,新方法具有更好的检测性能。     

目标分解的极化SAR影像分割算法

针对斑点噪声严重的高分辨率SAR数据开展智能化影像分割方法研究的不足,该文基于面向对象的思想和极化SAR目标分解理论,提出基于目标分解的面向对象SAR影像分割算法,实现了Pauli基分解分割、Krogager基分解分割、Freeman基分解分割这3种典型的SAR目标分解下的影像分割方法。实验结果表明:所提出的不同极化基下的分割算法取得的结果较为理想、精度高,且整体上具有一致性;对于不同类型的特定目标,Pauli基分解分割算法对道路等表面散射体分割效果较好,Freeman基分解分割算法则更有利于植被等体散射体的分割。     

利用极化目标分解和WMRF的全极化SAR图像分类方法

提出了一种新的全极化SAR图像非监督分类方法,该方法将H/Alpha/A分解与马尔科夫随机场(Morkov rondom field,MRF)相结合。首先,根据地物的散射机制进行H/Alpha/A分解得到初始分类;然后,由基于Wishart分布的最大似然法迭代聚类更新分类结果;最后,结合WMRF(Wishart Markov randomfield)方法,由迭代条件模型法求取最大后验准则下的分割结果。NASA/JPL实验室的数据结果表明,该算法具有较好的分类效果,并获得了较高的分类精度。     

任务分配均衡的双参数CFAR舰船检测并行算法

双参数恒虚警率CFAR(Constant False Alarm Rate)是舰船目标检测中的常用算法。近年来,合成孔径雷达(SAR)分辨率不断提高,SAR图像幅宽增大,并且在检测时希望尽量保持舰船轮廓以便后续的舰船目标识别。双参数CFAR算法虽然能满足目标检测需求,但算法运行时间过长,不利于信息的及时处理。传统的MPI(Message Passing Interface)并行化解决方案在分配检测任务给各进程时,没有考虑因陆地掩膜,几何校正等预处理所导致的图像中待检测点分布不均。针对这一问题,本文提出改进的MPI并行化解决方案。与传统的MPI并行化解决方案相比,该方案能较为均衡地为各个进程分配检测任务。在集群计算机上的实验结果表明,改进后并行标准效率提高约43%。为应对机载SAR实时舰船目标检测的需求,在多核PC机上进行实验,结果表明,本文算法在多核PC机上也能有效地缩短检测时间,对实现机载SAR实时舰船目标检测有积极意义。     

LSSVM算法在极化SAR影像分类中的应用

最小二乘支持向量机(LSSVM)是针对标准支持向量机(SVM)算法训练时间长的问题而提出的一种改进算法。针对SVM算法在极化SAR影像分类时存在效率较低的问题,以目标分解理论为基础,对LSSVM算法应用于极化SAR影像分类的有效性进行了研究。结果表明,对于极化SAR影像分类,LSSVM算法与SVM算法的分类精度相当,但时间效率远优于SVM算法,并且对参数的调整也具有更好的稳定性,同时泛化能力良好。     

多波段高分辨率星载合成孔径雷达成像处理方法研究

星载合成孔径雷达（SAR）是一种工作在微波波段的主动式遥感器,它综合运用合成孔径技术、脉冲压缩技术和数据处理技术,采用较短的天线就能够获得方位和距离两个方向的高分辨率雷达图像。研制星载SAR系统的目的是获得具有一定测绘带宽和一定分辨率的地面目标图像,传统SAR模式不能同时满足高分辨率及较宽测绘带的要求。本文主要研究了多...     

基于影像模拟的SAR几何校正准自动方法

合成孔径雷达影像的几何校正是许多微波遥感应用中必须解决的问题，当无法获得准确的轨道数据时，这个问题变得非常困难。本文提出了利用合成孔径雷达模拟影像进行准确的几何校正的原理及方法，并以RADARSAT SAR影像进行了实验。该方法利用不准确的轨道数据及数字高程模型生成模拟的SAR影像，用影像匹配的方法自动获取模拟影像与真实影像之间同名点的坐标差值，而这个差值信息正好提供了对不准确轨道数据的控制。本方法无须地面控制点，并基本上可以自动进行，是解决目前SAR几何校正问题的有效方法。     

PolSAR相干斑抑制中的非局部均值滤波研究进展

为促进非局部均值滤波在PolSAR相干斑抑制技术领域的应用与发展,首先简要阐述了非局部均值滤波的基本理论;然后系统梳理了非局部均值在PolSAR相干斑抑制处理中应用的历史沿革,最后深入探讨了现有研究工作的不足之处及其解决之道,为该方向进一步开展研究工作提供有益参考。     

SAR图像配准方法综述

随着SAR成像技术的不断发展和对SAR图像应用的迫切需求,涌现了大量的SAR图像配准方法。对国内外最新的SAR图像配准技术和方法进行了全面系统地梳理,总结了各类方法的特点,指出了当前研究存在的问题,展望了SAR图像配准的发展趋势。     

双通道SAR振动目标快速检测

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。     

SAR点目标的响应形状

人们普遍认为,SAR点目标响应是sinc函数形状,但是,在通常条件下,SAR点目标看上去不象sinc函数形状。文章从驻留相位原理的近似性,数字信号处理和连续信号处理的差别,人类视觉,检波造成的频谱扩展,SAR的斜视等方面,指出其原因,并阐述了使点目标形状象sinc函数形状需要满足的条件。并提出SAR图像从复数图到模值图的转化过程需要满足的条件和处理。     

一种高分辨率SAR图像快速目标检测算法

目标检测是自动目标识别(ATR)的第一个阶段。研究合成孔径雷达(SAR)图像目标检测问题,提出了一种基于Rayleigh分布的CFAR快速检测算法,将CFAR检测分成水平和垂直CFAR检测两步进行。利用相邻点参考窗口的重合及图像的分布特性,提高了参数估计的效率。算法同时利用目标方差特性以减少虚警率。对MSTAR数据进行实验,结果表明该算法具有较好的性能。     

雷达CFAR检测的仿真研究

杂波背景中区分出有用目标回波的恒虚警(CFAR)检测技术,是直接影响雷达性能的关键技术之一。主要研究了CFAR检测的基本理论,重点研究了ML类CFAR算法中的邻近单元平均恒虚警(CA-CFAR)的检测算法,推导了其检测概率和虚警概率表达式,通过计算机仿真比较了在不同窗长情况下的检测门限。     

SAR影像在立体测图中的应用

通过对机栽2．5m分辨率SAR影像的布点、平差及单片计算,进一步构建了邻航线间SAR影像的立体模型配对,并通过FeatureStation工作平台的矢量化采集,完成了1：50000比例尺的DLG测图工作。     

一种利用Cloude-Pottier分解和极化白化滤波的全极化SAR图像分类算法

K-Wishart分布旨在通过统计方法更精确地描述极化SAR多视协方差矩阵或相干矩阵数据,揭示极化SAR影像在异质场景下的非高斯统计特性。以内蒙古自治区依根实验区和河北省遵化实验区的国内机载数据为例,分别进行了Wishart和K-Wishart非监督分类实验。研究结果表明,K-Wishart分类器适用于提取林地、园地、农村居民点等较不均匀区域。同时,本文通过分类准确性和稳定性两个方面对K-Wishart分类器的性能进行了评价。