SAR图像自动目标提取方法研究
基于多模型融合的SAR图像目标轮廓提取方法
关键词 ： 合成孔径雷达 ； 目标 轮 廓提 取 ； 活 轮 廓 模 型 ； 多模 型 融 合 ； Ｇ Ｏ分 布
中 图 分 类 号 ：Ｔ Ｐ ７ ５ １ ． １ 文 献 标 识 码 ：Ａ 文 章 编 号 ：０ ２ ５ ８ — ７ ９ ９ ８ ｆ ２ ０ １ ３ ） ０ ９ — ０ ０ ８ ５ — ０ ４
Ａｂ ｓ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ ：Ｔ ｈ ｉ ｓ ｐ ａ ｐ ｅ ｒ ｐ ｒ ｏ ｐ ｏ ｓ ｅ ｓ ａ ｍｅ ｔ ｈ ｏ ｄ ｏ ｆ ｔ ａ ｒ ｇ ｅ ｔ ｃ ｏ ｎ ｔ ｏ ｕ ｒ ｅ ｘ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ｂ ａ ｓ ｅ ｄ ｏ ｎ ａ ｃ ｔ ｉ ｖ ｅ ｃ ｏ ｎ ｔ ｏ ｕ ｒ ｍｏ ｄ ｅ ｌ ａ ｎ ｄ ｍｕ ｌ ｔ ｉ —ｍｏ ｄ ｅ ｌ ｆ ｕ ｓ ｉ ｏ ｎ． Ｏｎ ｔ ｈ ｅ ｂ ａ ｓ ｉ ｓ ｏ ｆ Ｂ ａ ｌ ｌ ｏ ｏ ｎ ｍｏ ｄ ｅ ｌ ，ａ ｎ ｉ ｍｐ ｒ ｏ ｖ ｅ ｄ ａ ｃ ｔ ｉ ｖ ｅ ｃ ｏ ｎ ｔ ｏ ｕ ｒ ｍｏ ｄ ｅ ｌ ，ｗ ｅ ｉ ｎ ｃ ｏ ｒ ｐ ｏ ｒ ａ ｔ ｅ Ｇ Ｏ ｓ ｔ ａ ｔ ｉ ｓ ｔ ｉ ｃ ａ ｌ ｄ ｉ ｓ ｔ ｉｂ ｒ ｕ ｔ ｉ ｏ ｎ ，ｒ ｅ ｇ ｉ ｏ ｎ ａ ｌ ｓ ｔ ａ ｔ ｉ ｓ ｔ ｉ ｃ ｓ ｂ ａ ｓ ｅ ｄ
基于 多模型 融合 的 Ｓ Ａ Ｒ图像 目标 轮廓提取 方法
王 沛 ，周 鑫 ，王 从 庆 ，叶 永 强 （ 南 京 航 空 航 天 大 学 自动 化 学 院 ， 江 苏 南京 ２ １ ０ ０ １ ６ ）
摘 要 ：提 出 一种 基 于 参 数 活 动 轮 廓 模 型 的 多模 型 融 合 的 合 成 孔 径 雷 达 Ｓ Ａ Ｒ（ Ｓ ｙ ｎ ｔ ｈ ｅ ｔ ｉ ｃ Ａ ｐ ｅ ｒ ｔ ｕ ｒ ｅ Ｒ ａ ｄ ａ ｒ ） 图像 目标 轮 廓 提 取 方 法 ， 即在 活 动轮 廓 模 型 Ｂ ａ ｌ ｌ ｏ ｏ ｎ中 引入 新 兴 统计 分 布模 型 Ｇ Ｏ分 布 、 基于区 域 的 统 计 活 动轮 廓 模 型和 多边 缘检 测 算 子模 型 ， 获得 了一 种 新 的 目标 轮 廓提 取 方 法 。基 于 Ｍ Ｓ Ｔ Ａ Ｒ项 目的真 实 Ｓ Ａ Ｒ 图像 的 实验 结 果表 明 ， 本 文 所提 出的 方 法 能 准 确 地 获 得 Ｓ Ａ Ｒ 图像 目标 轮 廓 ， 可 用 于执 行 实际的 Ｓ ＡＲ 图 像 轮 廓 提 取 任 务 ， 为后 续 的 Ｓ ＡＲ 图像 自动 识 别 和 特 征 级 图像 融 合 等 任 务 提 供 了较 为
一种SAR图像特征提取和目标分类的新方法
一种SAR图像特征提取和目标分类的新方法
李勇;王德功;常硕;关春健
【期刊名称】《现代防御技术》
【年(卷),期】2013(041)004
【摘要】提出了一种利用二维离散小波变换与核主成分分析结合对SAR图像进行特征提取的新方法.该方法对SAR图像进行三层小波分解后提取低频子带图像的核主成分分量作为目标的分类特征,利用支持向量机完成目标分类.采用MSTAR实测SAR目标数据集进行特征提取和分类实验,实验结果表明:该方法可以有效提高目标的正确识别率.
【总页数】5页(P126-130)
【作者】李勇;王德功;常硕;关春健
【作者单位】空军航空大学,吉林长春 130022;空军航空大学,吉林长春 130022;空军航空大学,吉林长春 130022;空军航空大学,吉林长春 130022
【正文语种】中文
【中图分类】TN958
【相关文献】
1.一种基于时频分析的窄带雷达飞机目标分类特征提取方法 [J], 赵越;陈之纯;纠博;张磊;刘宏伟;李真芳
2.一种舰船ISAR图像中心线特征提取新方法 [J], 杜琳琳;安成锦;陈曾平
3.一种利用方位角信息基于峰值匹配的SAR图像目标分类方法 [J], 计科峰;高贵;贾承丽;匡纲要;粟毅
4.一种基于MLS的SAR图像点特征提取方法 [J], 石祥滨;刘进立;张劲松;陈润锋;
5.一种自动特征提取的SAR图像水华识别方法 [J], 戚雯雯;孙梦伟;徐冰冰
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高分辨率SAR图像机场关键信息提取方法研究的开题报告
高分辨率SAR图像机场关键信息提取方法研究的开题报告一、研究背景合成孔径雷达（SAR）成像技术具有独特的优势，能够实现对地面目标进行高分辨率成像，广泛应用于国防、民用等领域。
机场是重要的交通运输枢纽，其安全运行和管理对于保障民航、国防和经济发展具有重要意义。
因此，利用SAR成像技术进行机场的监测和管理，对提高机场运行效率和保障机场安全具有重要意义。
本研究旨在探索一种高效的机场关键信息提取方法，以实现对机场的全面认知和管理。
二、研究内容1. SAR成像原理及特点分析。
阐述SAR成像技术基本原理及其在机场信息提取中的应用，分析高分辨率SAR图像的特点和难点。
2. 机场关键信息提取方法研究。
研究机场关键信息提取方法，包括机场跑道、停机位、跑道标记等信息的提取方法，以及利用SAR图像进行机场建筑物识别和分类的方法。
3. 机场关键信息提取算法实现。
根据SAR图像特点，设计并实现机场关键信息提取算法，包括跑道检测算法、停机位判定算法和建筑物识别算法。
4. 机场关键信息提取系统开发。
将上述算法整合，设计并开发一个机场关键信息提取系统，完成对机场的自动化识别和为机场管理提供数据支持的功能。
三、研究意义1. 实现机场关键信息自动化提取与识别，提高机场信息管理的效率和稳定性。
2. 构建机场安全监管系统，提高机场运行的安全性和可靠性。
3. 为未来机场智能化建设提供技术支持和应用示范。
四、研究方法1. 对SAR图像进行图像预处理和分割。
2. 基于SAR图像特点设计机场关键信息提取算法。
3. 实现算法并进行算法评估和优化。
4. 开发机场关键信息提取系统。
五、预期成果1. SAR图像机场关键信息提取算法。
2. 机场关键信息提取系统及其测试结果。
3. 一篇对该研究内容进行系统总结和阐述的学术论文。
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Rician分布的SAR图像MRG目标提取算法
Ａｂｓｒ ｃ Ｄｕｅ ｔ ＡＲ ｍａ ｅ ｉ ｈ ｒ ｎ ｈ ｒ ｃｅ ｉｔ ｓ ｏ ｔ ａ ｔ： ｏ Ｓ ｉ ｇ ｎ ｅ ｅ ｔｃ ａ ａ ｔｒｓｉ ｆｍｕｈｉｌｃ ｔ ｅ ｎ ｉｅ ａ ｄ ｓａｉｔｃ ｌｐ ｏ ｅ ｔ ｓ ｏ ｏ ｃ ｎｓａ ｔ ｃ ｐ ｉａｉ ｏｓ ｎ ｔｔｓｉａ ｒ ｐ ｒｉ ｆｎ ｎ－ｏ ｔｎ ｖ ｅ
假 设是 矛盾 的 。１９ ９ ７年 Ｆｑ ｔ ｔ ｊ ｒ ｆ等人 针对 单边 缘 检 ｂｏ
收 稿 日期 ：０ ０ ）．０ 修 回 日期 ：０ ０１－５ ２ １４８２ ； ２ １－１１ 基 金项 目 ： 育部 研 究生 创 新 计 划 （ Ｘ ８ ＿７ Ｚ） 教 Ｃ ＯＢ０８
第１Байду номын сангаасＯ期
孔 莹 莹 ，周建 江 ，张 焱
（ 京 航 空 航 天 大学 信 息 科 学 与技 术 学 院 ，南 京 ２０ １ ） 南 １０ ６
摘
要 ：针 对 Ｓ Ｒ图像 特有 的乘 性 噪 声 和 非 恒 虚 警 统 计特 性 很 难 正 确 提 取 目标 的 问 题 ， 文 提 出 了 ＭＲ Ａ 本 Ｇ算
行进 一步 的研 究 。
均值 比 （ ａｉ Ｏ ｘ ｏｅ ｔ ｌ ｉ ｔ ｖｒｇｓ Ｒ ｔ ｆＥ ｐｎ ｎｉ ｌ Ｗｅ ｈｅ Ａ ｅａｅ ， ｏ ａｙ ｇ ｄ Ｒ Ｅ Ｏ ＷＡ） 测器 。但 Ｒ Ｅ 检 Ｏ ＷＡ检测器 只能 得到边
缘 强度 ， 以准 确确定 边缘 方 向 ， 难 必须 采用 其他 的方
ＤｏＩ ０ ３ ７ ／ ．ｓｎ １ ０ —３ ８ ２ １ ． ０ ０ ７ ：１ ． ８ ３ ｊ ｉｓ ． ０ ０ １ ２ ． ０ １ ． １ １
Ｒｉ ｉ ｎ Ｄｉｔ ｉ ｕｔｏ Ｂａ ｅ ＲＧ ｒ ｅ ｔ ａ ｔ Ａｌ ｏ ｉｈ ｏ ＡＲ ｍ ａ ｅ ｃ ａ ｓ ｒ ｂ ｉ ｎ－ ｓ ｄ Ｍ Ｔａ ｇ ｔＥｘ ｒ ｃ ｇ ｒｔ ｍ ｆ ｒ Ｓ Ｉ ｇ
《机载斜视SAR地面动目标检测和参数估计方法研究》范文
《机载斜视SAR地面动目标检测和参数估计方法研究》篇一机载斜视SAR地面动目标检测与参数估计方法研究一、引言合成孔径雷达（SAR）作为一种重要的遥感技术，在军事和民用领域具有广泛的应用。
其中，机载斜视SAR（Airborne Oblique SAR）技术以其高分辨率、全天候、全时段的工作能力，在地面动目标检测和参数估计方面展现出巨大的潜力。
本文旨在研究机载斜视SAR地面动目标检测与参数估计方法，以提高对地面动态目标的检测精度和参数估计的准确性。
二、机载斜视SAR技术概述机载斜视SAR技术是一种利用飞机搭载的SAR系统，通过发射和接收电磁波信号，对地面进行高分辨率成像的技术。
其独特的斜视成像模式能够获取地面的三维信息，提高了对地面目标的检测和识别能力。
然而，由于地面动目标的运动特性，使得其在SAR图像中的表现复杂多变，给动目标的检测和参数估计带来了一定的挑战。
三、地面动目标检测方法研究针对机载斜视SAR地面动目标的检测，本文提出了一种基于多尺度特征融合的检测方法。
该方法首先通过多尺度分解将SAR 图像分解为不同尺度的特征图，然后利用深度学习技术对特征图进行学习和训练，提取出动目标的特征信息。
通过融合不同尺度的特征信息，提高了对动目标的检测精度和鲁棒性。
此外，本文还研究了基于图像分割和基于目标检测的两种动目标检测方法，通过对比分析，确定了多尺度特征融合方法的优越性。
四、地面动目标参数估计方法研究针对机载斜视SAR地面动目标的参数估计问题，本文提出了一种基于轨迹匹配的参数估计方法。
该方法首先通过动目标检测算法提取出动目标的位置信息，然后利用轨迹匹配算法对动目标的轨迹进行匹配和跟踪。
通过分析动目标的轨迹变化，可以估计出动目标的运动速度、方向等参数信息。
此外，本文还研究了基于多普勒效应和基于模型优化的两种参数估计方法，通过对比分析，确定了基于轨迹匹配方法的优越性。
五、实验与分析为了验证本文提出的机载斜视SAR地面动目标检测与参数估计方法的有效性，我们进行了实验和分析。
基于SAR图像的自动目标识别系统设计与实现
物等 引起 目标散 射 特性 的变 化 ； 一方 面包 括 目标 另 自身 的姿 态角甚 至结 构改变 带来 的 图像 上散 射点 的
变化 。一个 完整 的 目标 识别 系统需 要在 广义 操作条
１ ２ ＡＴ ． Ｒ模 板 库
根据 对 测试 用 雷 达 的成 像 参数 的分 析 ， 构 建 在
个基 于模 版 匹配 的 目标 识 别 系 统 ， 从 实测 的 Ｓ Ｒ 它 Ａ
代 ， 原理 是利 用宽带 脉 冲获得距 离 向的高 分辨率 ， 其
同时借 助 于移动 雷达 的飞行 载体 以获得 较 大 的相 干 积 累角来 获得方 位 向的高分 辨率 。随着雷 达带宽 的 增长 ， 合成 孔径 雷达 图像 的分辨率 越来 越高 ， 民用 和
基于核稀疏保持投影的SAR目标特征提取方法研究
基于核稀疏保持投影的SAR目标特征提取方法研究作者：王欢熊水金陈荣华来源：《现代信息科技》2023年第21期收稿日期：2023-04-12基金项目：江西省教育厅科学技术研究项目（GJJ2204914）DOI：10.19850/ki.2096-4706.2023.21.005摘要：文章提出一种新的特征提取方法，将核稀疏保持投影（KSPP）方法运用到合成孔径雷达（SAR）目标识别中。
该方法将原始目标函数投影到高维特征空间，在高维特征空间求得样本的稀疏系数，将所有样本的稀疏系数组成稀疏重构矩阵，利用稀疏重构矩阵构造目标函数求得样本的特征向量，最后利用SVM分类器对目标进行分类识别。
基于MSTAR提供的实测SAR数据对方法进行验证，结果表明该方法能够有效地提高目标识别结果，且对目标的方位角不敏感，是一种有效的SAR目标特征提取方法。
关键词：核稀疏保持投影；特征提取；SAR；SVM分类器；MSTAR中图分类号：TN957.52 文献标识码：A 文章编号：2096-4706（2023）21-0020-05Research on SAR Target Feature Extraction Method Based On Kernel Sparsity Preserving ProjectionsWANG Huan， XIONG Shuijin， CHEN Ronghua（Jiangxi Vocational College of Finance and Economics， Jiujiang 332000， China）Abstract： This paper proposes a new feature extraction method， which applies Kernal Sparsity Preserving Projections （KSPP） to Sythentic Aperture Radar （SAR） target recognition. In this method， the original objective function is projected into the high-dimensional feature space， and the sparse coefficients of the samples are obtained in the high-dimensional feature space. The sparse coefficients of all samples are formed into the sparse reconstruction matrix， and the sparse reconstruction matrix is used to construct the objective function to obtain the feature vector of the samples. Finally， the SVM classifier is used to classify and recognize the targets. Based on the measured SAR data provided by MSTAR， the proposed method is verified. The results show that this method can effectively improve the target recognition results and is insensitive to the target azimuth angle， so it is an effective method for SAR target feature extraction.Keywords： KSPP; feature extraction; SAR; SVM classifier; MSTAR0 引言合成孔徑雷达（Sythentic Aperture Radar， SAR）自动目标识别（Automatic Target Recognition， ATR）技术在现代战场中有很重要的作用，利用雷达技术可以实现对目标有效的识别。
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SAR图像自动目标提取方法研究
合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR),由于具有全天时、全天候的工作特点,成为目前一种不可或缺的遥感观测手段,在军事和民用领域得到了广泛的发展。
SAR图像自动目标提取是其应用的重要方向之一,该技术的研究近年来受到国内外学者的广泛关注。
本论文以发展实用化的SAR图像自动目标提取技术为目的,结合自动目标提取相关理论和应用背景,针对其中的复杂场景SAR图像目标检测、复杂场景SAR 图像目标鉴别和面向鉴别特征提取的目标切片图像分割问题,展开系统的分析和研究,具体内容如下:第一部分,研究了多目标和杂波边界等复杂场景SAR图像中的目标检测问题。
对于复杂场景中的目标检测问题,背景参考窗内均匀同质杂波像素的筛选是问题解决的关键,通常采用像素筛选或半窗筛选的策略实现。
通过比较传统像素筛选类和半窗筛选类检测算法的各自优势,在背景杂波服从G~0分布模型假设下,提出了一种基于自动区域筛选的恒虚警率(Constant False Alarm Rate,CFAR)目标检测算法。
该算法首先将局部参考窗均匀划分成若干个区域块;然后利用变化指数统计量对局部参考窗内的参考区域进行筛选,以剔除其中具有异质像素干扰的非均匀区域;接着利用均值比统计量对参考窗内的同质均匀区域进行合并,以解决杂波边界处的背景杂波筛选问题;最后利用筛选获得的均匀同质区域内的杂波像素对背景杂波的统计模型进行参数估计,进而实现待检测区域内像素的目标检测。
第二部分,从图像超像素分割角度出发,进一步研究了复杂场景SAR图像中的目标检测问题。
随着SAR图像分辨率的逐渐提高,目标在图像上的形状结构越来越清晰。
图像超像素分割通过将图像邻域内具有相似特征的像素进行聚类,从而能够实现这种形状结构在图像上的有效提取。
此外,以超像素代替像素作为图像的最小处理单元,不仅能够提高后续检测方法的计算效率,还能够提高其最终的检测性能。
工作主要有以下两点:(1)在SAR图像局部区域杂波服从Gamma分布假设下,提出了一种SAR-SEEDS超像素分割算法。
该算法首先以均匀网格划分作为图像初始超像素分割;然后以超像素分割的能量评估函数为判决准则,在图像层级结构中对超像素边缘进行迭代修正。
SAR-SEEDS算法首先在大尺度层对超像素进行边缘更新,实现超像素边缘的粗修正;然后逐步降低尺度;最后在像素层进行边缘更新,实现超像素边缘的精细修正。
该层级结构边缘更新方式,不仅能在一定程度上避免算法陷入局部最优解,同时还能有效地提升算法的收敛速度。
(2)以SAR图像超像素分割预处理为基础,在背景杂波服从G~0分布模型假设下,提出了一种基于超像素筛选与合并的CFAR目标检测算法。
算法通过以下几个步骤实现SAR图像的目标检测:首先,利用SAR-SEEDS超像素分割算法对待检测图像进行超像素分割,实现图像局部均匀区域划分;其次,利用超像素筛选算法将图像中的超像素分为背景类超像素和潜在目标类超像素;然后,在待检测超像素的局部参考窗内,利用区域合并技术对其中的背景类超像素进行区域合并,实现背景区域的图像分割;接着,根据参考窗内背景类超像素区域的图像分割结果,选择待检测超像素的参考背景杂波区域,并确定检测阈值,实现超像素的目标检测;最后,再次利用区域合并技术对被检测为目标的超像素进行合并,进而获得最终的图像目标级的检测结果。
第三部分,研究了复杂场景SAR图像中的目标鉴别问题。
考虑到目标和杂波切片图像中局部结构特征分布的不同,提出了一种基于多特征融合词包(Bag of Words,BOW)模型的SAR图像目标鉴别算法。
在BOW模型底层特征提取阶段,算法采用SAR-SIFT特征描述局部区域的形状信息;同时,采用基于传统鉴别特征提出的一组SAR图像局部特征来描述局部区域的对比度信息和纹理信息。
对于BOW模型中多个底层特征的融合,算法采用图像层的特征融合方式生成图像的全局鉴别特征,其中各单底层特征BOW模型特征的权系数通过L2范数约束的多核学习(Multiple Kernel Learning,MKL)方法训练得到。
第四部分,研究了SAR目标切片图像分割问题。
在SAR目标切片图像分割问题中,背景杂波区域和目标散射区域的像素幅值一致性对图像分割质量具有直接的影响。
基于此,提出了一种基于幂次变换的SAR图像Otsu分割算法。
算法首先对SAR图像进行相干斑滤波,通过邻域平滑处理提高背景区域和目标区域的像素幅值一致性;然后自适应地选取变换幂次,对滤波后的SAR图像做幂次变换,以进一步增强目标区域的像素幅值一致性;最后直接利用一维Otsu分割算法对变换后的图像进行分割处理。