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《哈尔滨工程大学》 2003年
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基于小波分析的高分辨率雷达目标识别方法研究

赵炳爱  
【摘要】: 雷达目标识别系统在战场上的应用对现代战争的发展有重大的意义,增强目标识别系统分类算法对动态多变环境的自适应性,提高识别系统的智能化,是雷达目标识别领域乃至整个自动目标识别(ATR)领域的一个关键性问题。合成孔径雷达(SAR)技术不断发展,星载与机载SAR成像数量极大,在SAR图像分析中应用ATR技术,加强对高分辨率雷达图像目标的识别分类具有重要价值。 小波分析理论对信号的分解具有良好的局域化特性,运用小波分析理论可以在多尺度下分析目标特征,符合人脑对信息加工的基本特点,成为雷达目标信号处理强有力的数学工具。 SAR图像的斑点噪声对识别率影响较大,在目标识别前需把斑点从图像中去除掉。传统的滤波技术在一定条件下很难满足滤波的高性能要求,而利用基于小波分析的滤波方法在保持目标边缘特征方面具有很大的优势。面对大量的滤波算法,根据不同图像类型和任务要求,选用不同滤波方法的研究急待深入。本文对采用空间域常用的滤波算法、时间频率域相结合的滤波算法滤除SAR图像噪声的结果进行了比较。分别选用增强Lee滤波算法、无偏GMAP算法、小波系数压缩滤波算法、小波变换与维纳滤波相结合、小波变换与空间滤波相结合的方法对四幅不同的SAR图像进行滤波,指出了各滤波算法对不同图像处理的优缺点,给出了在不同应用环境下,选择使用不同滤波器的意见。本文根据SAR图像小波分析中各级细节子图方差间存在的近似线性关系及经验的阈值比例系数改进了常用的小波滤波方法,在保证精度的基础上提高了运算速度。 二维小波变换可使图像目标特性在不同分辨率下显露出来,所得细节图像和近似图像可在多分辨下反映分布目标的纹理等特征,具有更强的类别可分性,对SAR图像分析十分有意义。 传统二进小波变换缺少模式识别所需的移不变特征,需要确定适合于模式识别的具有移不变特性的二维小波变换。本文对传统二维小波变换与过完全小波变换进行了区别和比较;并对常规的二维小波变换、无下采样的小波变换与多孔算法小波变换提取纹理能量特征进行了研究与对照比较。本文首次利用图像灰度均值与无下采样小波变换细节图像纹理能量组成特征矢量,使目标间纹理特征的差异比Seisuke Fukuda等方法所得更明显。在比较利用传统小波变换与过完全小波算法提取SAR图像纹理能量特征的主要区别过程中,发现本文采用过完全小波变换提取的纹理特征方便宜用,完全可以作为SAR图像面目标的统计特征。 人工神经网络是模式识别的重要工具,本文分别采用BP神经网络、径 向基函数(RBF)神经网络、自组织特征映射神经网络对SAR图像面目标 进行了分析,选用灰度值、均值、小波纹理特征等不同的特征作为输入矢量, 得到了高的分类精度。本文首次将过完全小波分解提取的新的纹理特征 (O认找rF特征)矢量与BP、RBF神经网络相结合对目标进行分类识别, 分类结果表明,OWAI下特征矢量与RBF神经网络相结合处理结果更好。 传统K均值算法、模糊C一均值聚类算法及自组织特征映射神经网络 等图像分类方法,在自动分类过程中以像素灰度为分析对象,这是运用这些 方法分类运算速度慢的根本原因。本文将直方图作为一个重要因素引入到算 汀、中,使迭代对象从每个像素的灰值变为图像存在的灰度级,运算量降至原 算法的幻(M只N),由于所占内存量相应变小,运算速度进一步提高,可在 很短}}寸间内完成对图像的分割。 本文针对三彩色SAR图像或胶片扫描SAR图像,采用了基于饱和度经 验距离的K均值分类算法进行分析,并与针对图像灰值进行分析的结果加 以比较。通过比较发现,采用基于饱和度经验距离的K均值算法分类的结 果体现了各个区域同类目标间的一致性,视觉效果更好。 在图像目标识别中,基于统计的和基于人工智能的模式识别方法都无法 适]fl」二日标识别的各个方面。对于强噪声背景下的机场SAR图像目标识别 问题,木文分别利用二值和灰值形态梯度方法进行分析,该方法在保持目标 形状和突出强噪声背景下重要目标信J息、方面优于常规算法。本文将形态统讨- 滤波器一与方向小波分解结合起来提取SA尺图像弱边缘,在图像中很好地分割 出「!标与背景,为海岸线提取提供了有效途径。 本文首次采用累积概率分布及K一S距离对海域SAR图像目标进行检 测,少夯提出综合分析整幅图像及目标区域图像确定闭值的方法,利用此法对 图像进行二值化的效果优于常规方法,为海域目标的分类研究做好了准备。
【学位授予单位】:哈尔滨工程大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2003
【分类号】:TN957.52

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【引证文献】
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4 李春龙;调频/辐射信息融合处理方法研究[D];南京理工大学;2010年
5 朱波;基于小波的单信道时频重叠信号参数分析与实现研究[D];电子科技大学;2010年
6 王启亮;基于WT和ANN的防空雷达自动目标识别系统研究[D];长春理工大学;2012年
【参考文献】
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【共引文献】
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3 杨辰龙;;曲面变厚度工件超声检测中的波形自动跟踪技术研究[A];中国自动化学会控制理论专业委员会C卷[C];2011年
4 王重阳;彭圆;张风珍;牟林;;CWT奇异值在水中目标回波信号特征提取中的应用[A];中国声学学会水声学分会2011年全国水声学学术会议论文集[C];2011年
5 张志佳;石佳;周纯冰;;车辆牌照识别系统综述[A];科技创新与产业发展(B卷)——第七届沈阳科学学术年会暨浑南高新技术产业发展论坛文集[C];2010年
6 刘吉成;汪熙;王仲;刘爱勇;;基于虚拟环境的摄像机定标中的矩阵研究[A];'2003系统仿真技术及其应用学术交流会论文集[C];2003年
7 孔平;严广乐;;基于分形维数的二值化算法在车牌识别中的应用[A];第十一届全国非线性振动学术会议暨第八届全国非线性动力学和运动稳定性学术会议论文集[C];2007年
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9 龙源;晏俊伟;徐全军;高振儒;娄建武;周春华;;爆破振动信号小波分析和分形机理研究[A];中国工程爆破协会四届二次常务理事会、中国力学学会工程爆破专业委员会学术会议论文集[C];2007年
10 陈海燕;郭克华;王洪南;赵春霞;;基于各向异性分布偏微分方程的路面图像平滑技术[A];图像图形技术与应用进展——第三届图像图形技术与应用学术会议论文集[C];2008年
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1 蔡智富;脉压雷达信号的识别与参数估计算法研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
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1 杜二玲;拟概率空间上等均值噪声下统计学习理论的理论基础[D];河北大学;2007年
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3 杨毅;FMCW雷达高度表数字信号处理技术研究[D];中国工程物理研究院;2009年
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5 孙静;基于双目立体视觉的多相机三维重建技术实现[D];山东科技大学;2010年
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7 王梁文敬;典型地物的极化后向散射特性分析及其在分类中的应用[D];山东科技大学;2010年
8 唐红梅;基于辐射与空间信息的遥感图像检索[D];山东科技大学;2010年
9 解斐斐;UAV城市高质量DOM制作方法研究[D];山东科技大学;2010年
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【同被引文献】
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1 王启亮;柏逢明;;基于Arnold变换和DWT彩色图像数字盲水印算法[J];吉林大学学报(信息科学版);2011年04期
2 朱玉鹏;袁琼清;王芹;付耀文;王宏强;;基于小波变换和多神经网络融合的雷达一维距离像目标识别[J];电光与控制;2009年01期
3 杨磊;王晓丹;张玉玺;;一种基于多特征提取的雷达目标识别方法研究[J];电光与控制;2011年12期
4 姜惠兰,孙雅明;反馈式Hopfield神经网络在输电线路故障诊断中的应用[J];电力系统及其自动化学报;1999年01期
5 邓承志,汪胜前,钟华,刘祝华,邹道文;基于Contourlet变换的图像去噪算法[J];电视技术;2004年10期
6 吕新正,魏平,肖先赐;利用高阶累积量实现数字调制信号的自动识别[J];电子对抗技术;2004年06期
7 汤小慷;魏友国;张学志;;小波包分析在雷达信号处理中的应用[J];电子工程师;2007年10期
8 金伟正;单线数字温度传感器的原理与应用[J];电子技术应用;2000年06期
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10 焦李成,谭山;图像的多尺度几何分析:回顾和展望[J];电子学报;2003年S1期
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1 胡延平;军用软件无线电侦听接收机设计与实现及其关键技术研究[D];国防科学技术大学;2001年
2 韩泽耀;高速高性能FFT处理器的VLSI实现研究[D];浙江大学;2002年
3 李英祥;低截获概率信号非平稳处理技术研究[D];电子科技大学;2003年
4 张国柱;雷达辐射源识别技术研究[D];国防科学技术大学;2005年
5 王远模;星载毫米波雷达信号处理系统设计理论与实现[D];国防科学技术大学;2005年
6 付信际;合成孔径雷达图像分类与目标检测技术研究[D];中国科学院研究生院(电子学研究所);2005年
7 刘守山;超声数字信号处理系统可重构架构的研究[D];浙江大学;2007年
8 李涛;动态重构系统若干关键问题的研究[D];南开大学;2007年
9 侯慧;基于FPGA的可重配置片上系统[D];复旦大学;2008年
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1 米红妹;低分辨雷达目标识别的应用研究[D];大连理工大学;2011年
2 黄忠华;末敏弹系统的目标识别[D];南京理工大学;2002年
3 程琦;主被动毫米波探测器信息融合研究[D];南京理工大学;2003年
4 储成峰;对地毫米波探测系统的信号处理[D];南京理工大学;2003年
5 魏娟;密集信号环境下的分选技术研究[D];电子科技大学;2005年
6 彭刚;AWGN信道中的信噪比估计算法[D];南京理工大学;2005年
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8 马元锋;雷达目标特征提取与识别研究[D];西安电子科技大学;2006年
9 韩跃;毫米波线性调频连续波雷达关键技术研究[D];南京理工大学;2007年
10 刘银恩;高精度频率估计算法研究[D];南京理工大学;2007年
【二级引证文献】
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1 赵开伟;Contourlet变换在图像去噪中的应用研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
2 周炳亮;基于Contourlet与物理混沌的图像加密算法研究[D];黑龙江大学;2012年
3 王青红;共信道多信号的检测与调制分析技术研究[D];解放军信息工程大学;2012年
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5 徐闻;通信混合信号检测与调制分析研究[D];解放军信息工程大学;2013年
【二级参考文献】
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8 芦颖;严卫东;倪维平;马心璐;;TerraSAR-X数据的干涉测量研究[A];第二届“测绘科学前沿技术论坛”论文精选[C];2010年
9 李辉;张安;于红梅;;雷达目标识别发展回顾与实现中的关键理论[A];2007年光电探测与制导技术的发展与应用研讨会论文集[C];2007年
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1 李鸣;毫米波频率步进雷达前端关键技术研究[D];南京理工大学;2007年
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1 翟厚明;线性调频连续波雷达导引头信号处理系统研究[D];南京理工大学;2005年
2 郑波;94GHz高分辨率雷达信号处理与研究[D];南京理工大学;2004年
3 曲菲霏;基于TerraSAR-X影像的InSAR地表高程重建及区域形变监测关键技术研究[D];长安大学;2012年
4 李娟;距离扩展目标检测与参数估计方法研究[D];湖南大学;2009年
5 肇启明;海杂波背景下高入射余角雷达波的恒虚警检测[D];哈尔滨工业大学;2007年
6 徐月红;基于压缩感知的合成孔径雷达成像及其相位误差校正[D];燕山大学;2013年
7 于小燕;逆合成孔径雷达成像与定标技术研究[D];西安电子科技大学;2011年
8 李琨;海杂波建模与仿真[D];大连海事大学;2011年
9 董景均;导航雷达信号采集及目标提取技术的研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
10 梅剑峰;机载对海雷达小目标检测性能评估[D];南京理工大学;2013年
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