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基于极化SAR技术的舰船检测与识别算法研究

杨慧  
【摘要】:极化合成孔径雷达(PolSAR)技术是高分辨率微波成像系统从单一的“影像”获取向定量化测量工具发展途径。与合成孔径雷达干涉测量系统(InSAR)相似,PolSAR系统不仅能够利用影像功率信息,其通道间的相位信息还可以定量地反映目标特性差异,从而获得更多有关目标散射特性的信息。PolSAR技术利用不同目标的极化散射特性,能够提高目标检测与识别的精度,因此在船只的特征提取方面存在重要的研究意义。 本文主要以极化SAR影像为数据,进行船只的检测与识别。通过处理极化SAR图像包含的极化散射信息,进行船只的检测与识别,具体的研究内容如下: (1)极化SAR图像的预处理:主要是相干斑滤波。本文介绍了相干斑形成的机理与噪声模型,在此基础上,介绍了几种常用的滤波算法:极化白化滤波、极化Lee滤波和基于散射特性的滤波算法。针对这几种算法用实测数据进行了实验,并对实验结果进行了比较,结果表明:基于散射特性的滤波算法不仅能抑制相干斑噪声,而且极大地提高了图像细节信息的保持程度;该方法的突出特点是对协方差矩阵的各个元素独立处理,因而在极化信息的保留上与其他方法相比具有潜在的优势,对极化SAR图像的精确处理提供了保障。 (2)本文通过分析常用的船只检测算法(K-CFAR、极化熵、OPCGE)的局限性,提出一种新的海洋船只检测的方法--基于小波变换的NMF方法。该方法先对极化SAR图像进行二维离散小波分解,提取低频子带图像,然后利用非负稀疏矩阵进行分解,进行船只检测。本文采用实测数据进行实验,实验结果表明,与其他的方法相比,新的方法能更好地用于船只检测。该方法与舰船目标尺寸无关,不需要设置目标窗口、背景窗口和保护窗口等,同时与对于海洋杂波分布的统计模型无关,并且所需的运算时间比传统的CFAR有所降低。 (3)现有的船只识别方法的初步研究,介绍并比较了几种有关极化SAR图像船只目分类识别的方法,针对极化分解方法对船只分类识别进行实验,并分析了实验结果。同时对现有的极化SAR船只识别问题进行了总结。目前,船只识别主要在特征提取、特征选择、算法的稳健性、识别结果的评估等方面存在一定的不足。


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