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合成孔径雷达图像舰船目标检测算法与应用研究

种劲松  
【摘要】: 近年来,利用合成孔径雷达(SAR)图像进行舰船检测与监视的研究和技术开发在海洋遥感领域得到高度重视,成为SAR数据最重要的海洋应用之一。当海量SAR图像用于舰船目标检测与监视时,为及时有效地发现和提取舰船目标信息,迫切需要开展自动检测算法和检测系统的研究。 本文以工程应用为背景,以SAR图像理解理论为基础,重点围绕SAR图像舰船目标检测、舰船尾迹检测、舰船特征提取、海域目标监视系统建立等方面开展了研究。 本文在文献综述的基础上,全面分析了SAR图像舰船目标及其尾迹检测的研究现状,通过应用SAR图像理解的基本理论,分析了不同分辨率图像中舰船目标及其尾迹的类型,并得出结论:中低分辨率SAR图像中的舰船目标检测是点目标检测;高分辨率SAR图像中的舰船目标检测是硬目标检测;SAR图像舰船尾迹检测是线性目标检测。 在对现有SAR图像舰船目标检测算法分析的基础上,提出基于局部窗口的K-分布CFAR舰船目标检测算法,通过实验分析给出双参数CFAR算法、K-分布CFAR算法和基于局部窗口的K-分布CFAR算法的特点和适用范围。另一方面,分析高分辨率SAR图像舰船目标特点,提出了利用KSW双阈值分割进行检测的算法。 在舰船尾迹检测算法方面,分析了基于RADON变换尾迹检测算法存在的不足,提出基于归一化灰度HOUGH变换的尾迹检测算法,将标准HOUGH变换改进为归一化灰度HOUGH变换,并推导出尾迹端点反演公式。 根据SAR图像上舰船目标特点,提出将舰船的特征参数分为三类:几何参数、地理参数、运动参数,并给出参数的定量计算方法。在舰船目标检测、尾迹检测和特征提取的研究基础上,实现SAR图像舰船目标检测系统。 详尽讨论和分析了遥感图像海域目标监视系统的功能设计与关键技术,并对舰船目标在光学图像和SAR图像上的区别进行初步分析。本文的工作完成了该系统核心内容的主要研究工作,保障了关键技术的实现。


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