基于混合Wishart分布MRF分割的极化SAR图像海岸线检测

针对基于Wishart分布马尔可夫场(Markov random field, MRF)海陆分割存在海面和陆地整体区域无法使用单一Wishart分布描述的问题,提出了一种基于混合Wishart分布的极化合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)图像海岸线检测方法。该方法首先对极化SAR总功率边缘能量采用两区域Ostu阈值分割得到初始海陆分割结果,然后采用混合Wishart分布描述陆地和海面区域,通过基于混合Wishart分布MRF两区域分割迭代计算实现海陆精确分割。最后对经过水域合并处理的海陆分割结果进行边界跟踪实现海岸线检测。分别使用了RADARSAT2中国海南陵水地区和新加坡部分地区极化SAR数据进行实验,实验结果证明提出方法比基于Wishart分布MRF分割方法更加精确和鲁棒。     

基于多方向突堤扫描的极化SAR图像人工港口检测

针对现有合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)图像中基于海陆两区域分割和单方向突堤扫描港口检测方法存在虚警率高的问题,提出一种基于多区域分割和多方向突堤扫描的人工港口检测方法。该方法首先使用基于极化SAR相干矩阵统计特性的多区域水平集分割方法将地物分割为水域、强散射建筑和其他陆地3类;然后在水陆分割结果上从多对正交方向对沿岸突堤进行扫描,从而确定出港口感兴趣区域;最后利用强散射建筑分割结果实现感兴趣区域中人工港口和虚警天然凸起地形的区分。基于RADARSAT-2对新加坡和湛江地区实际观测的极化SAR数据进行实验,结果表明本文方法较好地实现了沿岸人工港口的正确检测。     

一种宽带雷达相干检测的新方法

宽带雷达目标回波表现为多散射点子回波的合成,各子回波幅度、频率、相位具有一定的随机性,造成一个重复周期内各子回波信号能量难以有效积累,严重影响宽带雷达目标检测性能.针对此问题,提出利用RELAX算法实现宽带雷达目标多散射点子回波精确分离,对各子回波幅度相加实现多散射点回波能量相参积累,提高输出信噪比,从而增强宽带雷达的目标检测性能.仿真及实测数据处理结果表明所提出的方法应用于宽带雷达重复周期内多散射点回波能量相参积累是有效的.     

基于小波变换的图像边缘检测

提出了一种新的基于小波变换的多尺度多分辨率特性的边缘检测方法。分别利用不同尺度小波变换后的水平方向、垂直方向和对角线方向高频信息 ,根据李氏指数与小波变换关系 ,采用零交叉检测方法和极大值在不同尺度下传播的特性 ,检测出图像在 3个方向的极大值。对不同尺度不同方向高频子图像 ,首先采用平均值法确定阈值 ,去除震荡噪声 ,然后对不同方向高频子图像合成的图像 ,根据最大类间方差法 ,计算其阈值 ,求出极大值 ,最后从这 3个方向的极大值中确定出最大值。实验结果表明 ,检测出图像的边缘结果非常理想。     

基于宽带极化纯度估计的极化测量定标修正

对扩展目标极化散射特性进行测量时,通常期望精确获得宽带高分辨条件下目标各散射中心的极化特征信息,但由于各极化分量散射的信号对测试系统的正交极化通道存在能量泄漏,会严重影响较弱的极化散射分量的测量准确性。基于极化散射测量定标原理与宽带高分辨极化测量表征模型,分析了干扰量的产生原因以及对散射中心测试结果的影响机理,提出了一种基于宽带正交极化纯度估计进而修正复杂目标极化测量结果的方法,并通过对金属球、金属二面角组合和类弹头金属模型3类典型目标的实测,验证了其有效性。     

基于小波提升和形态学的图像边缘检测方法

提出了一种基于小波提升和形态学的图像边缘检测方法。对源图像进行小波分解,用数学形态学法对低频子图像进行边缘检测,用小波变换法对不同分解层上的高频子图像进行边缘检测,采用一定的融合规则将这两个边缘图像融合在一起得到一幅完好的边缘图像。这种边缘检测方法结合了小波提升法和数学形态学法的优点,对用这两种方法得到的边缘信息进行融合,有效地抑制了噪声,且边缘连续、清晰。实验结果表明,提出的这种结合方法优于单独使用数学形态学法或小波提升法。     

基于MUSIC算法的GTD模型参数估计

将能够精确描述高频电磁散射的GTD信号模型引入MUSIC算法,并对MUSIC算法作了相应改进。利用特征分析方法的信号与噪声子空间的正交特性,使改进后的MUSIC算法既能精确估计目标散射中心位置,又能估计散射中心类型,取得了较好的效果。针对各种空间平滑预处理方法对噪声子空间与信号正交特性的影响进行了仿真,指出空间平滑预处理方法会影响噪声子空间及信号子空间结构,进而影响散射中心类型的估计,所以应对散射中心类型的最终结果进行修正。     

一种基于GTD模型的目标散射中心提取方法

随着隐身技术的发展,臆身目标的镜面散射已基本消除.边缘绕射等上升为主要散射源.用基于几何绕射理论的GTD模型取代以镜面散射为主的常规目标的指数和散射模型,来精确描述隐身目标的高频电磁散射特性.并且采用旋转不变技术(TIS_ESPRIT)替代多重信号分类(MUSIC)算法,精确估计目标散射中心的位置信息,避免了MUSIC算法用谱峰搜索提取参数的过程.并时TLS_ESPRIT算法进行了改进,有效降低其计算量.同时,利用特征分析法的信号与噪声子空间正交特性、二项式近似两种方法来提取散射中心的类型参数.仿真结果表明,该算法高效、精确、具有良好的分辨率,可以有效地提取以边缘绕射等为主要散射形式的臆身目标的散射中心.     

PolSAR图像的改进非局部均值滤波算法

为了在抑制相干斑的同时更好地保留地物目标的极化散射信息和结构信息,提出了一种基于变异系数(coefficient of variance,C.V)的极化合成孔径雷达(polarimetric synthetic aperture radar,PolSAR)图像自适应非局部均值滤波算法。该算法结合图像子块的统计特性和目标点的极化散射特性筛选同质像素,然后引入C.V自适应选取平滑系数来计算滤波所用的权重,最后对同质像素进行非局部均值滤波。用不同系统采集的PolSAR数据进行的实验结果表明,与精致LEE滤波、NL-Pretest滤波以及最新的滤波方法相比,本文算法不仅能够有效抑制相干斑噪声,而且图像的边缘和极化散射特性也得到了更好地保持。     

主动毫米波图像的人体携带危险物检测研究

近距离主动毫米波人体成像是检测藏匿在人体衣物下危险品的一种有效手段。针对主动毫米波图像分辨率高,人体不同部位呈现不同特性,以及人体、其他携带物和危险物特性相互影响和干扰、危险物检测困难的特点,提出了一种主动毫米波图像多危险物检测方法;通过基于人体特征的区域划分,采用图像区域化的自适应阈值图像分割、结合数学形态学的二次提取方法,实现了主动毫米波图像人体携带多危险物的检测和提取。对实际获取的图像进行了多危险物检测实验,检测率为84.13%,虚警率为6.61%。仿真实验结果表明了所提方法的有效性和实用性。     

基于Wishart距离和超像素的极化SAR图像车辆检测

针对极化合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)在城市区域复杂地物条件下的密集车辆目标检测问题, 提出了一种结合超像素分割和Wishart分类器的非监督目标检测方法。首先，根据不同地物的极化散射特征检测出建筑物。然后，利用不包含建筑物的Wishart分类器和超像素分割获得目标的形态信息。接着，利用包含建筑物的Wishart分类器获得目标中心点。最后，通过区域生长对二者进行信息融合并完成目标检测任务。基于X波段的机载极化SAR数据表明, 所提算法不仅可以对密集目标进行区分和定位, 并且目标形态保持完整; 相比于传统方法, 目标检测与虚警鉴别性能得到较大提升。     

高分辨极化雷达检测中极化滤波器的选择

针对高分辨极化雷达检测中极化滤波器的选择问题,提出了在检测中根据干扰信号极化度的估计值大小,选择干扰抑制极化滤波器对回波进行极化滤波,或者选择信干比较大极化通道信号的检测方法。仿真实验结果表明,在干扰信号极化度未知且变化时,该方法可以保证检测器输入端具有较高的信干比,从而有利于提高检测性能。     

组网雷达自适应模糊CFAR检测融合算法

为提高组网雷达的分布式恒虚警(constant false alarm rate, CFAR)检测性能, 基于模糊逻辑和最大选择筛选平均检测器(maximum-censored mean level detector, MX-CMLD)提出一种自适应多传感器分布式模糊CFAR检测算法。该方法是一种基于无信噪比信息的检测融合算法, 通过传输单部雷达站接收信号的检验统计量、检测可信度来完成全局的CFAR检测。该方法通过表决模块和反馈模块, 控制传输到融合中心的数据量, 并自适应选取相关的雷达数据进行融合, 在一定程度上可以实现雷达资源的管理。仿真结果表明, 在均匀背景、多目标干扰背景的目标检测中, 自适应分布式模糊MX-CMLD均有较好的检测性能。     

New edge detection method for high-resolution SAR images

1 .INTRODUCTIONDue to the presence of the speckle ,the edge detec-tionin SARi mages is very difficult . Many meth-ods have been developed for detecting the edges inSARi mages during the last two decades . An ROAedge detector has been presented in Refs .[1 ,2]based on the statistical difference of the SARi ma-ges .In Ref .[3] the edge detection method usingMarkov randomfield has been presented.Recently , many SWCEdetectors have beenin-troduced[4]. The SWCE detectors have satisfac…     

基于极化合成孔径雷达的舰船检测方法

特征提取是极化合成孔径雷达图像处理的一个重要问题,也是海上目标检测的关键。相似性参数和极化熵可以表征目标的电磁散射特性。为了增强目标与背景的对比,提出了一种基于特征融合的新参数。这种参数可表达区域的差异性,处理后目标与背景的对比更加明显。研究了该参量在海杂波区域的分布模型,进而提出了一种新的海上船只检测方法,该方法可用于多视情况下的舰船检测。最后用机载合成孔径雷达(airborne synthetic aperture radar, AirSAR) 数据验证了该方法的有效性。     

基于逆高斯纹理空间相关性的雷达目标检测

高分辨海杂波可以采用复合高斯模型进行建模,纹理分量决定了杂波的非高斯特性以及后续的检测算法。传统自适应检测算法假设纹理在距离维独立同分布(independent and identically distributed, IID),忽略了实测海杂波纹理相关性。采用逆高斯分布建模纹理分量,提出了一种基于纹理空间相关性的自适应检测器。该检测器选取部分参考单元带入到似然比检测中,为待检测单元提供了散斑协方差矩阵信息和纹理信息。实测数据实验表明,该检测器相对于IID纹理假设下的最优检测器和自适应归一化匹配滤波器具有一定的性能提升。     

基于AR模型的飞机尾流距离检测方法

尾流复杂的电磁散射特性使得传统基于快速傅里叶变换(fast Fourier transformation, FFT)的频域检测方法不适用。首先,基于FFT的谱估计方法频率分辨率较低,尤其在短脉冲序列条件下性能较差;其次,尾流作为一种频域扩展目标,其回波能量在频域较为分散,单通道或多通道求和检测都会损失较多能量。利用分辨率更高的自回归(autoregressive, AR) 模型进行谱估计,并基于AR流形上的距离定义一种距离检测器,将尾流谱整体进行检测,能充分利用尾流的多普勒信息,通过利用尾流数据对距离检测器和传统方法的检测性能进行仿真比较分析,验证了所提方法的有效性。     

环境特征与散射特性融合的PolSAR飞机目标检测

针对复杂场景下极化合成孔径雷达(polarimetric synthetic aperture radar, PolSAR)图像飞机目标检测问题,提出了一种融合目标环境特征与散射特性的PolSAR飞机目标检测方法。首先,利用极化白化滤波(polarimetric whitening filter, PWF)图提取疑似飞机目标,将疑似飞机目标转换成超像素得到混合图像。然后,经极化分解与分类构造一个新的环境特征,并与散射特性融合得到飞机目标检测特征,通过阈值判别检测出飞机目标。最后,使用AIRSAR和UAVSAR系统采集的实测数据进行实验,并与其他检测方法进行对比。结果表明,所提方法产生的虚警和漏警较已有方法有所改善,检测结果更好。