基于检测识别的实孔径雷达景象匹配定位方法

针对恶劣成像条件下的机场目标实孔径雷达图像匹配问题，提出了一种基于目标检测识别的定位方法，通过线特征滤波预处理和投影变换检测机场跑道线，进一步用模板匹配识别跑道端点以进行定位．对实际图像试验结果表明该算法能够准确定位灰度相关算法难以正确匹配的强噪声、低对比度实时图像，并且具有参考图制备简单，实时性强的特点．     

基于Radon变换的机场目标检测与定位算法

为了提高影像匹配的可靠性，提出一种实孔径雷达影像中机场目标精确定位的算法．采用模糊处理技术对原始影像进行增强，使得机场目标在影像背景中较为突出，并利用Radon变换检测到机场跑道方向线；基于机场的有关知识，检测到机场跑道的两个端点及宽度；利用得到的机场目标信息对原始实孔径雷达影像进行处理，并用该影像与相同地区的合成孔径雷达基准图进行匹配，得到了满意的效果．     

基于假设检验的SAR图像机场跑道自动识别

针对复杂条件下合成孔径雷达图像中机场目标自动检测识别问题,提出了一种基于假设检验的机场跑道自动识别算法,利用雷达图像中跑道灰度特性和结构知识,通过迭代分割和形态学滤波提取感兴趣区域,抑制具有类似灰度特性的水域对跑道线检测的影响,并结合Hough变换和线段跟踪连接提取候选跑道,最后采用假设检验方法对机场跑道进行识别.试验结果表明该方法可快速有效地检测识别复杂背景下低分辨率、低信噪比合成孔径雷达(SAR)图像中的机场跑道.     

基于灰度特征约束的Radon变换改进算法

针对跑道信息在机场目标识别算法中的重要性,分析了子母弹在实施跑道封锁时对跑道端点信息的需求,给出了机场红外图像的灰度约束先验知识;针对传统R adon变换无法获取线段端点信息的特点,提出了一种新的基于灰度特征约束的R adon附加策略识别算法,对低对比度的红外图像进行了识别,仿真计算结果表明:该算法可以较为有效地获得准确的跑道中点和端点信息。     

地质雷达在机场跑道缺陷检测中的应用——以"5·12"汶川地震后九寨黄龙机场检测为例

地质雷达可以快速、连续、无损地检测机场跑道道基、道面的厚度和缺陷,为机场跑道的使用、维护和保养提供可靠依据."5.12"汶川特大地震发生后,九寨黄龙机场高度重视地震对机场的影响.作者于5月13日-15日采用地质雷达对机场跑道道面道基进行了检测.结果表明跑道整体质量良好,地震没有对其造成明显损害,虽局部区域存在轻微不密实现象,但不影响正常使用.检测结果还证明了地质雷达在跑道检测中的快捷性、实用性和先进性.     

低能见度前下视航拍图像中机场跑道的自动检测

提出了一种针对低能见度、前下视航拍机场图像中自动检测机场跑道的方法 .首先 ,采用基于递归的Otsu分割方法 ,从复杂背景中提取机场的主要轮廓 ;然后 ,利用基于形态学的开运算和膨胀进行形态滤波 ,开运算是为了滤除一些孤立噪声点 ,而膨胀运算是为了将分割后的机场成分连成一个完整的整体 ;最后 ,对形态滤波处理后的图像进行其区域生长 ,从而对机场主跑道进行定位 .试验证明 :这种方法对低能见度、前下视的航拍机场图像能够快速准确地检测、定位机场主辅跑道 .     

地质雷达在机场跑道缺陷检测中的应用——以“5·12”汶川地震后九寨黄龙机场检测为例

地质雷达可以快速、连续、无损地检测机场跑道道基、道面的厚度和缺陷,为机场跑道的使用、维护和保养提供可靠依据．“5．12”汶川特大地震发生后,九寨黄龙机场高度重视地震对机场的影响．作者于5月13日-15日采用地质雷达对机场跑道道面道基进行了检测．结果表明跑道整体质量良好,地震没有对其造成明显损害,虽局部区域存在轻微不密实现象,但不影响正常使用．检测结果还证明了地质雷达在跑道检测中的快捷性、实用性和先进性．     

超宽带探地雷达信号处理

基于探地雷达信号传输机理，建立了超宽带探地雷达宽带回波模型，揭示了多谱分量对目标回波及宽相关处理方法的影响。利用时频分析提取回波信号的主频及带宽进行频域滤波，提高了信号的信噪比，符合匹配滤波的条件，通过构造匹配母波和匹配滤波进行精确检测，形成了工程化的滤波方法，实际数据验证了算法的有效性。     

用于跑道调度的约束多目标遗传模拟退火算法

为获得较优跑道调度方案,以提高跑道运行效率,建立了约束多目标多跑道进离场航班调度模型.在分析遗传算法与模拟退火算法特征的基础上,提出遗传模拟退火组合算法.分别采用Pareto支配及理想点法对跑道调度目标函数进行处理,采用惩罚目标函数值及可行解占优的方式处理约束条件,并确定了不同条件下新粒子更新机制及最优粒子筛选原则.文中还通过设置温度自适应改变机制控制算法收敛速度,以提高最优解性能.最后,以国内某大型机场跑道调度为例,对文中算法的有效性进行验证.结果表明:基于Pareto支配的约束多目标遗传算法能获得跑道调度多组较优可行解,且时效性强.     

基于Harris-Hist的特征匹配及目标定位算法

针对目前机器人伺服定位抓取中定位精度和实时性较差的问题, 提出一种基于Harris-Hist的快速特征匹配及目标定位算法. 首先, 采用Harris检测算法提取图像特征点; 然后, 提出一种新的特征点描述子定义方法, 计算特征点圆形邻域内像素点灰度直方图刻画特征点, 通过计算两幅图像中各特征点描述子间的距离实 现特征匹配; 最后, 根据匹配结果, 估计单应性矩阵, 定位目标在场景图像中的位置. 实验结果表明, 该算法匹配速度快、 定位精度高, 能满足机器人伺服定位抓取中定位精度和实时性的要求.     

合成孔径雷达图像中机场跑道的自动识别

为解决雷达图像中的机场跑道识别问题 ,提出了一种合成孔径雷达图像中机场跑道的自动识别方法 .首先 ,对原始图像滤波并提取图像轮廓 ,其次对轮廓图作Radon变换 ,保留最大的几个Radon变换系数 ,将其余系数置 0 ,并对Radon逆变换得到的图像进行二值处理 ,从而过滤掉大部分干扰线条 ,仅保留图像中的主要直线条 ,最后利用直线模板滤除残余干扰线条 ,并根据阈值检测出机场跑道 .实验结果表明 ,所提方法能够准确地识别出复杂背景下的水平、垂直和倾斜的机场跑道     

基于结构特征的军用机场识别与理解

提出了军用机场结构特征的提取、识别与理解方法。首先对军用机场图像进行分割、细化、断线自动修补和毛刺分枝自动删除等处理,提取出机场的线状几何结构;然后根据机场主、辅跑道的平行直线特征,与它们之间相连的道路一起构成“日”字、“目”字等结构特征,识别出军用机场;最后根据机场中各设施的几何结构关系识别并理解它们。实验结果表明这种方法能够准确地识别并理解军用机场。     

基于编组拟合的合成孔径雷达图像线特征提取

为了从合成孔径雷达(SAR)遥感图像中高效率地提取线特征、满足目标识别与场景分析等应用的需要,采用曲线结构基元取代通用的直线结构基元,通过像素编组以及曲线拟合提取并连接,使得复杂的全局优化简化为基于连接关系和总长度的聚类和筛选,借助低分辨率图像对高分辨率图像的掩码操作先主后次地提取不同宽度的线特征。应用所提出的方法在实际SAR图像上进行了实验,获得了与观察相一致、具有单像素宽度的线特征二值图像。实验结果表明:所提出的方法可以快速准确地提取出场景中真实的线特征,采用曲线基元形式和编组拟合方法有利于降低问题复杂度、提高处理效率。     

一种改进的SAR图像相干斑抑制方法

传统的抑制合成孔径雷达(SAR)图像斑点噪声的TDRGMAP方法,对大面积呈强反射的典型战略目标检测效果较差、边缘定位精度较低。文章针对TDRGMAP方法提出了一种改进算法,将恒虚警检测(CFAR)和双参数恒虚警检测(B-CFAR)结合起来检测及保持点目标,并引入了自适应窗口的方法进行边缘和线条检测。用真实机载SAR图像进行实验,证明所提出的新方法取得了较好的改进效果。     

基于改进广义相对最优极化的极化SAR舰船检测方法

为了提高极化合成孔径雷达(SAR)图像的舰船检测性能,提出了一种基于改进广义相对最优极化模型的极化SAR图像融合方法.改进的模型包含两个因子的乘积.第一个因子是最优极化状态下的雷达接收功率;第二个因子对应最优检测准则下的3个极化参数(极化熵、平面相似性参数、二面角相似性参数)的融合结果.使用该方法融合图像能够使得目标和...     

基于深层次特征增强网络的SAR图像舰船检测

针对合成孔径雷达图像中舰船目标检测困难的问题,提出了一种基于深层次特征增强网络的多尺度目标检测框架.利用Darknet53提取原始图像特征,自上而下建立四尺度特征金字塔;特别设计基于注意力机制的特征融合结构,自下而上衔接相邻特征层,构建增强型特征金字塔;利用候选区域及其周边上下文信息为检测器计算分类置信度和目标分数提供更高质量的判定依据.所提算法在SSDD公开数据集和SAR-Ship自建数据集上的平均检测精度分别为94.43%和91.92%.实验结果表明,该算法设定合理且检测性能优越.      

基于RaySAR软件的上海外滩建筑群合成孔径雷达图像模拟

利用RaySAR软件对上海市外滩建筑群进行合成孔径雷达(SAR)成像模拟.绘制了不同反弹次数信号对应的反射率图、信号反弹次数分布图.结合目标的几何物理信息,分析了模拟SAR图像中的点、线状特征、不同反弹次数信号和建筑具体结构之间的对应关系.试验表明,雷达信号的反弹次数与建筑物结构细节密切相关.基于真实雷达影像序列,按PSInSAR方法选取的永久散射体点的位置及其分布与SAR模拟图像中的二次、尤其是三次反弹信号的成像吻合度较高,初步实现永久散射体点在建筑物上的精确定位.