基于模糊语义的高分辨率SAR图像汽车检测算法

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机动平台SAR场景成像和动目标成像算法

多普勒补偿算法用于补偿多普勒效应引起的信号失真，确保目标场景图像的准确性。
运动补偿算法用于消除运动对SAR成像质量的影响，常用方法包括基于速度和加速度的补偿算法。
脉冲压缩算法通过匹配滤波等技术提高 SAR图像的分辨率和对比度。
场景成像结果和分析
通过机动平台SAR成像算法处理后，得到目标场景的二维或
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结论与展望
研究成果总结和贡献
实现了高分辨率sar场景成像
本研究提出了一种新型的机动平台sar场景成像算法，能够在复杂环境中获得高分辨率的场景图像。
提高了动目标检测性能
针对动目标成像问题，本研究提出了一种基于运动补偿和滤波的方法，有效提高了动目标的检测性能。
建立了完整的成像系统
本研究不仅在理论上进行了有益的探索，还成功构建了一个完整的sar场景成像和动目标检测系统，具有很高的实用价值。
滑动相关法
利用脉冲之间的时间延迟，检测目标的运动轨迹和速度。
动目标跟踪算法
卡尔曼滤波方法
通过建立系统模型，预测目标的位置和速度，并利用观测数据进行修正。
粒子滤波方法
通过随机采样粒子，建立目标运动模型，实现目标的跟踪和定位。
均值滤波方法
通过计算相邻帧之间的像素值差异，实现目标的跟踪和定位。
动目标成像结果和分析
不准确等问题。
针对这些问题，研究者们提出了各种改进算法和技术，如基于压缩感知的 SAR成像、基于深度学习的SAR图像处理等，为解决动目标成像问题提供
了新的思路和方法。
研究内容和组织结构
本研究旨在提出一种基于压缩感知和深度学习的机动平台SAR场景成像和动目标成像算法，解决现有算法对运动平台适应性差、对场景中运动目标检测不准确等问题。

星载SAR图像处理与目标检测算法研究

星载SAR图像处理与目标检测算法研究在航天技术的发展中，星载SAR（合成孔径雷达）成为了重要的遥感探测手段。

SAR可以通过合成孔径信号处理技术获取高质量的图像，同时它也具备了在夜晚和气象恶劣情况下进行探测的强大能力。

因此，SAR在海洋、林荫、城市等领域得到了广泛应用，具有广泛的应用前景。

相比于光学遥感影像，SAR图像具有复杂的形状和纹理等特点，因此其处理难度大且精度要求高。

如何处理和分析海量的SAR影像数据并有效地检测目标成为了处理SAR图像的重要任务之一。

本文将介绍SAR图像处理与目标检测算法研究现状。

一、SAR图像处理SAR图像的特点主要有以下三个方面：1. 非线性失真问题：由于SAR成像过程中发射和接受的信号存在信号失真，因此相对于物体的位置和形状可能发生非线性变化，导致图像几何形状和拓扑结构的扭曲。

2. 斑点噪声问题：SAR图像的斑点噪声是影响SAR图像质量的主要因素之一，包括随机噪声和斑点噪声，严重影响了图像的细节信息或目标的检测和定位。

3. 相位失真问题：SAR成像的原理是通过接收的回波信号的相位差来得到距离的信息，而在实际应用过程中，由于复杂的地形、大气、离散相位等原因，信号的相位损失就会发生，因此导致图像的相位失真。

基于这些问题，在SAR图像处理中主要有以下几个方面的研究：1. 基础图像处理：主要是通过辐射校正、几何校正、多普勒校正等手段来解决SAR图像失真问题。

2. 去斑点噪声：通过滤波处理、小波变换和幅度平滑等方法来减少斑点噪声，从而使得图像的质量得到提升。

3. 去相位失真：主要通过相位补偿算法来获得相位失真情况的信息，并对图像进行恢复。

4. 遥感图像拼接与变形识别：多幅SAR图像的混合、拼凑与比较等处理方法，可用于大范围地面目标检测和遥感重组等领域。

二、目标检测目标检测是SAR图像处理的重点难点之一，因此SAR图像目标检测算法的研究具有重要意义。

由于SAR图像本质上是一种微波成像，因此它可以穿透云层、轮廓文件、草地、沙漠等地域，具有其他遥感技术无法比拟的优势。

复杂背景下SAR图像目标检测与识别方法研究

复杂背景下SAR图像目标检测与识别方法研究复杂背景下SAR图像目标检测与识别方法研究一、引言合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar，SAR）是一种能够在各种天气条件下提供高分辨率影像的遥感技术。

由于其对于地表特征的穿透能力强，SAR图像在军事、环境监测、资源调查等领域具有广泛应用。

在复杂背景下，SAR图像的目标检测与识别变得更加困难。

为了提高目标检测与识别的准确度和效率，科研人员进行了大量的研究，提出了许多方法。

本文将综述近年来在复杂背景下SAR图像目标检测与识别方法的研究进展。

二、复杂背景下SAR图像的特点复杂背景下的SAR图像具有以下特点：1. 背景杂波干扰严重。

由于地物散射、电离层、气象条件等因素的影响，背景杂波在SAR图像中表现出复杂多样的特性，使得目标的边缘轮廓难以清晰表达。

2. 目标散射缺失。

复杂背景下，目标散射信号往往被背景杂波淹没，目标信息难以从背景中提取出来，导致目标检测与识别困难。

3. 目标尺寸变化多样。

在复杂背景下，目标尺寸可能发生变化，对目标检测与识别造成挑战。

三、复杂背景下SAR图像目标检测方法1. 基于滤波器的方法：滤波器是一种常用的SAR图像目标检测方法，在复杂背景下有其独特的优势。

滤波器可以通过平滑处理减少背景杂波的干扰，提升目标边缘轮廓的清晰度。

常见的滤波器方法包括均值滤波、中值滤波、小波变换等。

2. 基于特征提取的方法：特征提取是SAR图像目标检测与识别的关键步骤。

在复杂背景下，目标的边缘特征与背景杂波的边缘特征往往模糊不清，传统的特征提取方法效果较差。

因此，研究人员提出了一些新的特征提取方法，如纹理特征、形状特征、极化特征等。

3. 基于深度学习的方法：深度学习是近年来热门的技术，已经在图像处理领域取得了显著的成果。

在复杂背景下，传统的方法往往难以取得好的效果，而深度学习可以通过训练大量样本，自动学习目标的特征表达，提升目标检测与识别的准确性和鲁棒性。

基于模糊连接度的高分辨率SAR图像道路自动提取

基于模糊连接度的高分辨率SAR图像道路自动提取作者：符喜优张风丽王国军邵芸来源：《计算机应用》2015年第02期摘要：针对高分辨率合成孔径雷达（SAR）图像受到乘性斑点噪声的影响，且道路环境复杂多变的问题，提出一种基于模糊连接度的高分辨率SAR图像道路自动提取方法。

首先，对SAR图像进行斑点滤波，以降低斑点噪声的影响；其次，结合指数加权均值比（ROEWA）算子检测结果和模糊C均值（FCM）分割结果自动提取种子点，从而提高自动化程度；最后，利用以图像灰度和ROEWA检测算子边缘强度为特征的模糊连接度算法对种子点进行扩展提取道路，经形态学处理后得到最终结果。

对两幅SAR图像进行实验，并与FCM方法分割出的道路结果进行比较，所提出的方法在提取完整率、正确率及检测质量上均优于模糊C均值方法。

实验结果表明，所提出的方法能较有效地从高分辨率SAR图像中提取不同宽度和弯曲程度的道路，且无需人工输入种子点。

关键词：模糊连接度；种子点提取；合成孔径雷达图像；道路提取；高分辨率中图分类号： TP751 文献标志码：AAbstract： Focusing on the issue that high resolution Synthetic Aperture Radar （SAR） image is influenced by speckle noise and road environment is complex， an automatic road extraction method based on fuzzy connectedness was proposed. Firstly， a speckle filtering process was employed to SAR images to reduce the influence of speckle noise. Then seed points were extracted automatically by combining the results of Ratio of Exponentially Weighted Averages （ROEWA）detector and Fuzzy CMeans （FCM） clustering method. Finally， the roads were extracted by using fuzzy connectedness method which characterized by gray level and the edge intensity， and a morphology operation was done to optimize the final result. Comparison experiments between FCM based road extraction method and the proposed method were performed on two SAR images， the detection completeness， correctness and quality of the proposed method were better than those of FCM based road extraction method. The experimental results show that the proposed approach can effectively extract roads from high resolution SAR images without inputting seed points manually.Key words： fuzzy connectedness； seed point extraction； Synthetic Aperture Radar （SAR）image； road extraction； high resolution0 引言遥感技术能够快速获取地球表面信息，其影像已成为道路提取的重要信息源。

基于模糊聚类的SAR图像变化检测

基于模糊聚类的SAR图像变化检测贾彩杰【期刊名称】《电子科技》【年(卷),期】2012(025)010【摘要】This paper proposes two fuzzy clustering algorithms,namely Fuzzy C-Means(FCM) and Gustafson Kessel Clustering(GKC),which have been used to detect changes in SAR images.The Difference Images(DI) are obtained by the gray levels of multitemporal images.To show the effectiveness of the proposed algorithms,The multitemporal images of two difference regions are chosen.Results are compared with those of existing Markov Random Field(MRF) and neural network based algorithms.The proposed technique consumes less time and does not need any priori knowledge of the distribution of the changed and unchanged pixels.%利用两种模糊聚类算法即模糊C均值聚类（FCM）和Gustafson Kessel聚类（GKC）,对SAR图像进行变化检测。

差异图是根据不同时相图像的灰度值得到的,为了验证算法的有效性,实验选用两个不同地区的多时相图像,实验结果比较现存的马尔科夫随机场（MRF）和神经网络算法,不但耗用时间短,而且无需变化类和未变化类像素的任何先验分布信息。

高分辨率SAR图像机动目标纹理特征提取与分析

ｒｓｅｔｖｌｈｃｌｔｔｓｉｓａｄｆａｔｏｅｓａｄｔｅｍｅｈｄｏｌｃｉｇｔｅｂｅｔｆａｕｅｒｓｎｅ．ｅｅｐｃｉｅｙｔｅｌａａｉｔｃｎｒｃａｍｄｌ，ｎｈｔｏｆｅｅｔｎｈｓｅｔｒｉｐｅｅｔｄＴｈｏｓｌｓｓｓ
ｍｏｉａｇｔｎａｕａｅｒｉｓｉｉｈｒｓｌｔｏＡＲｍａｅｙｉｎｅｔｇｔｄａｄｔｅｐｉｃｐｅｆｔｘｕｅｂｌｔｒｅｓａｄｎｔｒｔｒａｎｎｈｇ－ｅｏｕｉｎＳｅｌｉｇｒｓｉｖｓｉａｅ，ｎｈｒｎｉｌｏｅｔｒｓｆａｕｅｆｈｗｏｋｎａｇｔｅｄｓｕｓｄｉｈｓｐｐｒＡｎｈｎｔｅｔｘｕｅｆａｕｅｒｘｒｃｅｙｕｉｇｅｔｓｏｅｔｉｄｔｅｓａｉｃｓｅｔｉａｅ．ｒｔｒｒｎｄｔｅ，ｈｅｔｒｅｔｒａｅｅｔａｔ
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Ｖ０．０．２ＩＮｏ１３Ｄｅ．０８ｃ２０
Ｊｕｎｌｆｅｔｏｉｓ＆ＩｆｒｔｏｅｈｏｏｙｏｒａｃｒｎｃｏＥｌｎｏｍａｉｎＴｃｎｌｇ
ｒａｅｉｌａｇｔＳｅｖｈｃｅｔｅＡＲｍａｅｄｔＳｌｒｉｇａａｉＭＴＡＲａａａｅａｅｕｅｏｔｓｈｅｔｅｆａｕｅ，ｈｅｔｆａｕｅｒｎｄｔｂｓｓｄｔｅｔｔｅｔｘｕｅｔｒｓｔｅｂｓｔｒｓａｅｒｒｅｓｌｃｅｄｔｅｄｓｒｍｉａｉｇｐｒｏｍａｃｓｏｈｓａｕｅｒｈｗｎＴｈｅｕｔｈｗｈｔｔｏｅｆｔｅｒｅｅｔｄａｈｉｃｉｎｔｎｅｆｒｎｅｆｔｏｆｔｒｓａｅｓｏ．ｅｒｓｌｓｓｏｔａｈｓｅｕｓａｅｎｅｅａｒｇｏｎａｅｕｅｏｅｉｉａｅｔｅｍｏｔｆｌａｍｓｏａＵａｅｒｉｓｏｄａｄｃｎｂｓｄｔｌｎｔｈｓａｓａｒｆｎｔｒｔｒａｎ．ｍｅｌｌＫｅｒｓＳｙｗｏｄ：ＡＲｍａｅｙＭｏｉａｇｔｄｓｒｍｉａｉｎＴｘｕｅｆａｕｅＲｅｉｎｏｔｒｔｉｇｒ；ｂｌｔｅｉｃｉｎｔｏ；ｅｔｒｔｒ；ｇｏｆｉｅｅｅｒｅｎｓ

基于深度学习的SAR图像目标检测算法加速研究

基于深度学习的SAR图像目标检测算法加速研究摘要：合成孔径雷达（SAR）成像技术具有在夜间、云层密布和浓雾环境中进行监测识别的能力，因此被广泛应用于海洋、林业、城市规划等领域。

SAR图像目标检测是SAR应用中的核心问题之一。

传统SAR图像目标检测算法的性能受到许多因素的影响，如噪声、背景复杂度和目标尺寸变化等因素。

为了提高SAR图像目标检测算法的性能和速度，本文提出了一种基于深度学习的SAR图像目标检测算法。

该算法利用卷积神经网络（CNN）进行特征提取和目标检测，通过优化网络结构和设计合适的损失函数，提高了算法的检测精度和鲁棒性。

此外，本文还研究了一些加速算法技术，如基于GPU的并行计算、计算复杂度优化和中间结果缓存等，加速了深度学习的实现过程。

实验结果表明，该算法具有较高的准确性和检测速度，可有效应用于SAR图像的实际应用场景中。

关键词：SAR图像；目标检测；深度学习；卷积神经网络；加速算法1. 引言合成孔径雷达（SAR）是一种基于微波辐射的无人机遥感技术，具有在夜间、云层密布和浓雾环境中进行目标检测的能力。

在海洋、林业、城市规划等领域中得到广泛应用。

SAR图像目标检测是SAR应用中的核心问题之一。

传统的SAR图像目标检测方法是基于特征提取和分类器的组合，这种算法的性能受到许多因素的影响，如噪声、背景复杂度和目标尺寸变化等。

深度学习是近年来发展迅速的一种机器学习方法，可以自动提取数据中的特征并进行分类。

深度学习在计算机视觉领域中取得了很大的进展。

深度学习算法可以通过卷积神经网络（CNN）进行SAR图像目标检测，CNN可以从SAR图像中学习到特定的特征，进而实现目标检测。

为了提高SAR图像目标检测算法的性能和速度，本文提出了一种基于深度学习的SAR图像目标检测算法。

该算法利用卷积神经网络进行特征提取和目标检测，通过优化网络结构和设计合适的损失函数，提高了算法的检测精度和鲁棒性。

此外，本文还研究了一些加速算法技术，如基于GPU的并行计算、计算复杂度优化和中间结果缓存等，加速了深度学习的实现过程。

基于模糊贴近度的SAR图像检测

智能计算导论课程设计基于模糊贴近度的SAR图像检测摘要：图像变化检测技术旨在检测不同时间段的同一场景图像之间发生的变化。

图像变化检测技术主要依赖于辐射值或局部纹理的变化。

这些变化可能是由于地表覆盖的真实变化引起的，或者是由照射角、大气条件、传感器精度、地面湿度等条件引起的。

变化检测的基本前提是相对于由一些随机因素引起的变化由对象本身变化引起的辐射值或局部纹理的变化是可分的。

合成孔径雷达具有全天候、全天时的特点，可方便地获得同一地区不同时段的图像，于是SAR图像变化检测是它的一个重要应用领域。

SAR图像变化检测是遥感技术的重要应用之一，它通过对不同时期图像的比较分析，根据图像之间的差异来得到我们所需要的变化信息。

SAR图像变化检测已经应用于很多方面，如对人工检测比较困难的热带雨林、沙漠等自然条件恶劣的地区，农田，军事目标，城区环境等进行监测。

本文是基于模糊贴近度的SAR图像变化检测。

关键词：SAR图像变化检测模糊贴近度FCM1.引言合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar，SAR）具有全天候、全天时的特点，可方便地获得同一地区不同时段的图像。

SAR图像变化检测方法可分为两大类：1）基于像素的变化检测方式，通常有图像差值法、图像比值法等；2）基于区域的变化检测方式，先将SAR图像进行分割得到区域图像，然后再区域的基础上进行分割；2.变化检测预处理2.1图像配准图像的配准精度对变化检测的精度影响很大，好的变化监测结果需要精度的配准。

2.2噪声抑制基于SAR图像的变化检测对斑点的抑制要求较高：降斑算法既要能有效地降斑，还能保持图像的细节信息。

因此，需要采用性能良好的自适应降斑方法来完成。

相干斑抑制方法有成像前的多视平滑处理，但此方法同时也降低了图像的空间分辨率，所以目前常用的方法为成像后的去相干斑噪声的滤波技术。

滤波方法主要有：1）传统方法，如均值滤波、中值滤波等；2）模型方法，假定静态的噪声模型，采用相应的滤波器进行处理，如Kalman滤波合Lee滤波；3）几何滤波方法，如Gamma MAP滤波；4）基于局部统计自适应滤波，这种方法能在平滑噪声的同时较好的保持边缘信息，是目前的SAR图像变化检测常用的方法。

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Ａｂｓｔｒａｃｔ：ＩｔｉｓｈａｒｄｔｏｓｅｌｅｃｔａｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｙｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｍｏｄｅｌｆｏｒｖｅｒｙｈｉｇｈｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎＳＡＲｉｍａｇｅｓ．Ｔｈｉｓｐａｐｅｒ
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（ＳｃｈｏｏｌＣｏｍｐｕｔｅｒＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，ＸｉｄｉａｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｘｉ ’ ａｎ７１００７１，Ｃｈｉｎａ）０ＫｅｙＬａｂｏｒａｔｏｒｙｏｆＩｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔＰｅｒｃｅｐｔｉｏｎａｎｄＩｍａｇｅＵｎｄｅｒｓｔａｎｄｉｎｇｏｆｔｈｅＭｉｎｉｓｔｒｙｏｆＥｄｕｃａｔｉｏｎｏｆＣｈｉｎａ，
Ｓｕｂｓｅｑｕｅｎｔｌｙ，ｔｈｅｆｕｚｚｙｍｅｍｂｅｒｓｈｉｐｉｓｅｍｐｌｏｙｅｄｔｏｅｘｔｒａｃｔｔｈｅｓｅｍａｎｔｉｃｆｅａｔｕｒｅｓｏｆｃａｒｆｒｏｍｂｒｉｇｈｔｒｅｇｉｏｎｓａｎｄｄａｒｋｒｅｇｉｏｎｓ．Ｔｈｅｐｏｔｅｎｔｉａｌｓｃａｔｔｅｒｉｎｇｓｕｒｆａｃｅａｎｄｓｈａｄｏｗａｒｅｍａｔｃｈｅｄａｎｄｃａｌｃｕｌａｔｅｄｗｉｔｈｔｈｅｓｐａｔｉａｌｓｅｍａｎｔｉｃ
布概率模型的高分辨率ＳＡＲ图像自动检测汽车的新方法。该算法首先搜索场景中包含的亮区域和暗区域，其次采
用模糊隶属度函数提取语义特征，筛选可能是汽车强散射区域的亮区域和可能是汽车遮挡区域的暗区域。再根据空
间语义关系，对候选汽车强散射区域与候选汽车遮挡区域进行匹配，若匹配成功则计算它们源于同一辆汽车的隶属度。最后阈值选择高隶属度的目标进行合并输出。通过对ＭｉｎｉＳＡＲ图像进行汽车检测实验，表明该方法在不需要背景杂波分布概率模型的条件下仍然具有较高的检测率。关键词：高分辨率ＳＡＲ；图像处理；目标检测；图像语义；模糊隶属度
ｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐ．Ｆｉｎａｌｌｙ，ｔｈｅｃａｒｓａｒｅｓｅｌｅｃｔｅｄｆｒｏｍｔｈｅｍａｔｃｈｉｎｇ．Ｔｈｅｅｉｃｆｉｅｎｃｙｏｆｔｈｅｐｒｏｐｏｓｅｄｍｅｔｈｏｄｉｓ
第３９卷第４期
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Ｖｌ０ｌ＿３９ＮＯ．４
２０１７年４月
ＪｏｕｒｎａｌｏｆＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓ＆ＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ
Ａｐｒ．２０１７
中图分类号：ＴＮ９５８
ＤＯＩ：１０．１１９９９／ＪＥＩＴ１６０６５０
文献标识码：Ａ
文章编号：１００９５８９６（２０１７）０４ — ０９６８０５ห้องสมุดไป่ตู้
ＤｅｔｅｃｔｉｎｇＣａｒｓｉｎＶＨＲＳＡＲＩｍａｇｅｓｗｉｔｈａＦｕｚｚｙＳｅｍａｎｔｉｃＡｌｇｏｒｉｔｈｍ
基于模糊语义的高分辨率ＳＡＲ图像汽车检测算法
黄勇刘芳
７１００７１）７１００７１）（西安电子科技大学计算机学院西安
（西安电子科技大学智能感知与图像理解教育部重点实验室西安
摘
要：针对高分辨率ＳＡＲ图像难于找到精确的背景杂波分布概率模型的问题，该文提出一种不需要背景杂波分
ｐｒｅｓｅｎｔｓａｎｏｖｅｌｍｅｔｈｏｄｏｒｆｔｈｅａｕｔｏｍａｔｉｃｄｅｔｅｃｔｉｎｇｏｆｅａ］：ｓｆｒｏｍＶＨＲＳＡＲｉｍａｇｅｗｉｔｈｏｕｔｔｈｅｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｙ
ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｍｏｄｅ１．Ｔｈｅｐｒｏｐｏｓｅｄｍｅｔｈｏｄｓｔａｒｔｓｗｉｔｈｓｅａｒｃｈｉｎｇｂｒｉｇｈｔｒｅｇｉｏｎｓａｎｄｄａｒｋｒｅｇｉｏｎｓｂｙｔｈｅｇｒａｙｆｅａｔｕｒｅ．