基于卷积神经网络与注意力机制的SAR图像飞机检测

在合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)图像应用领域, 对SAR图像中飞机目标的检测备受关注。针对现有检测算法模型运算复杂度高、检测性能较低的问题, 提出一种基于深度可分离卷积神经网络与注意力机制的SAR图像飞机检测算法。首先使用深度可分离卷积神经网络提取图像特征, 同时在网络中引入逆残差块, 以有效防止通道数压缩引起的特征信息丢失问题; 其次在网络中引入多尺度空洞卷积—空间注意力模块和全局上下文通道注意力模块, 通过重新分配显著区域和各特征图更有代表性的权值, 以更好地捕捉空间有效信息和通道间语义相关性, 提高模型特征表达能力; 最后在SAR飞机数据集(SAR aircraft dataset, SAD)上进行对比实验验证。实验结果表明, 所提算法具有更好的检测效果, 平均准确率达到86.3%, 检测速度达到22.4 fps/s。     

复杂背景下SAR图像近岸舰船目标检测

针对合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)图像近岸舰船目标易受背景杂波的影响, 造成SAR图像近岸舰船目标检测检测率低、虚警率和漏检率高的问题，提出一种适用于复杂背景下SAR图像近岸舰船目标检测的DFF-Yolov5(deformable feature fusion you only look once 5)算法。构建了一个专门用于SAR图像复杂背景近岸舰船目标检测的数据集, 基于Yolov5目标检测算法, 在特征提取网络中进行特征细化和多特征融合两个方面的改进。在特征提取网络中利用可变形卷积神经网络改变卷积对目标采样点的位置, 增强目标的特征提取能力, 提高复杂背景下SAR图像舰船目标的检测率。在多特征融合网络结构中采用级联和并列金字塔, 进行不同层级的特征融合。同时，使用空洞卷积扩大特征提取的视觉感受野, 增强网络对复杂背景近岸多尺度舰船目标的适应性, 降低复杂背景下SAR图像舰船目标检测的虚警率。通过在构建的复杂背景近岸舰船检测数据集上的测试实验, 结果表明: DFF-Yolov5的平均准确率为85.99%, 相比于原始的Yolov5, 所提方法平均准确率提高了5.09%, 精度提高了1.4%。     

基于全局位置信息和残差特征融合的SAR船舶检测算法

针对合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)图像船舶目标尺度不一且易受海面、地面杂波和相干斑噪声的影响,难以提取目标多维特征且特征融合过程中易产生语义歧义,造成船舶目标检测率低,虚警率高的问题,提出一个基于全局位置信息和残差特征融合的SAR船舶目标检测算法。基于Faster区域卷积神经网络(region convolutional neural network, R-CNN)目标检测算法,在特征提取网络和特征融合网络中进行改进：在特征提取网络中使用高宽注意力机制提取目标在图像中的全局位置信息,增强目标的多维特征提取能力;在特征融合网络中使用带有残差连接的双向特征金字塔网络削弱特征融合过程中的语义歧义,降低复杂背景下的船舶目标虚警率,同时进行不同层级的多尺度特征双向融合,增强高低层特征的联系,提升多尺度船舶目标的检测能力。在SAR船舶数据集上达到98.2%的均值平均精度,超过部分算法2.4%以上。实验表明,所提算法有效提取了目标的多维特征,显著缓解了语义歧义问题,具有较好的检测能力和泛化能力。     

基于深度卷积神经网络的SAR舰船目标检测

针对传统合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)图像舰船目标检测算法检测精度易受斑点噪声影响,且只能提取底层特征及其泛化性较差的问题,提出了一种基于深度卷积神经网络的SAR图像舰船目标检测算法。首先将目前先进的单次多盒检测器(single shot multibox detector,SSD)检测算法应用到SAR图像舰船目标检测领域,指出了其在该领域存在的局限性,在此基础上提出了基于SSD的新的检测方法,包括融合上下文信息,迁移模型学习,在公开的SSDD数据集上进行了训练和测试,对实验结果进行了对比分析,实验结果表明,相比于原始的SSD检测算法,所提出的方法不仅提高了目标检测精度,同时也保证了算法的检测效率。     

基于风格迁移不变特征的SAR与光学图像配准算法

针对异源遥感图像的匹配难题, 提出一种基于风格迁移不变特征的合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)图像与光学图像配准算法。首先, 训练SAR图像转换为光学图像的风格迁移网络。然后, 基于风格迁移网络生成人工光学图像及其与原SAR图像之间的差异图, 并利用小波多尺度特性增强人工光学图像和差异图的边缘区域, 二值分割后提取人工光学图像的边缘不变特征。同时, 提取光学基准图像的边缘特征。最后, 通过互相关性准则进行边缘特征匹配, 进而实现原始SAR图像与光学基准图像的精确配准。实验结果表明, 较同类算法, 即使在训练样本不足的条件下, 生成的人工光学图像也能与光学基准图像实现精确配准, 增强了算法的适应性。     

基于改进R-FCN的SAR图像识别

由于深度学习在目标识别方面取得了显著的成绩,为提高合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)图像目标识别的精度与速度提供了新的思路。本文将区域全卷积网络(region-based fully convolutional networks, R-FCN)结构应用于SAR图像目标识别中,取得了良好的效果。对于数据集较小和数据相似度较高的问题,提出了基于迁移学习的R-FCN模型用于SAR图像目标识别。对更快的区域卷积神经网络(faster region convolutional neural networks, Faster R-CNN)和R-FCN进行模型训练及优化,并与所提出的基于迁移学习的改进R-FCN模型实验结果进行对比。结果表明,所提方法对SAR图像具有更好的识别效果和更快的识别速度。     

基于损失提取反馈注意网络的图像超分辨率重建研究

自SRCNN(super-resolution convolutional neural network)将卷积神经网络用于超分辨率图像重建领域以来，人们通过大量的研究证明了使用深度学习的方法能够提高重建图像的效果。针对图像超分辨率网络中参数过多以及图像特征利用不充分导致可用的高频信息较少等问题，提出了一种基于损失提取策略的反馈注意网络(loss extraction feedback attention network,LEFAN)，以循环的方式对参数进行复用，同时增加对低分辨率图像特征的重用，以捕获更多的高频信息，对重建过程中造成的损失进行提取并融合到最终的超分辨率图像中。实验结果表明：算法在实现多次利用低分辨率图像的基础上，对潜在的损失进行提取并融合到最终的超分辨率图像中，可以获得较好的图像重建效果。     

基于距离像时频非负稀疏编码的SAR目标识别

提出了一种基于目标高分辨距离像时频域非负稀疏编码的合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)目标识别方法。首先,将目标的SAR复图像转换为高分辨距离像。然后,采用自适应高斯基表示方法计算每个距离像的非负时频矩阵。其次,对训练目标所有距离像的时频矩阵采用非负稀疏编码方法学习时频字典。在目标识别中,通过将每个距离像的时频矩阵投影到低维的时频字典上来提取特征矢量。最后,在提取特征矢量的基础上,通过支撑向量机目标识别决策实现目标识别。采用美国“运动和静止目标获取与识别计划”公开发布的SAR图像数据库进行算法验证实验。实验结果说明了提出方法的有效性。     

基于Faster R-CNN的电子海图和雷达图像的数据融合

船载导航雷达和电子海图(electronic navigational chart, ENC)是船舶重要的导航仪器,雷达图像和ENC图像的融合能够给出更加丰富的航行和避碰信息。为此,提出了一种基于深度学习理论的提取雷达图像中鲁棒特征的数据融合算法,实现了ENC和雷达图像较高层次的数据融合。首先,利用深度学习算法对雷达图像进行目标检测,识别船舶雷达的特征目标。其次,对检测到的特征区域执行图像处理,并确定用于ENC和船舶雷达图像配准的参考点。最后,根据参考点进行仿射变换,实现融合算法。利用连续时间段的狭窄水域中的真实船舶雷达图像数据对融合算法进行验证,结果显示船舶雷达图像和ENC的海岸线边缘信息匹配良好且满足实时性要求。该算法与简单的像素级图像融合算法相比鲁棒性更强,实现了ENC与雷达图像的特征级融合。     

一种基于仿真图像模板的SAR目标分类方法

在基于实测图像模板的SAR目标分类方法中,环境因素、成像参数等差异性造成了模板库存储量过大与完备性需求的矛盾.针对此问题提出一种基于仿真图像模板的SAR目标分类方法,通过减少模板库的存储量来降低实测数据的采集成本.该方法首先采用正则化方法对图像进行预处理来减少噪声,在此基础上提取目标峰值特征,然后利用几何哈希匹配算法实现目标的分类.实验中的仿真图像模板库采用RadBase软件生成,结果表明新方法对MSTAR实测数据进行目标分类的精确度较高,适应性较好.     

用于SAR图像小目标舰船检测的改进SSD算法

针对合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)图像小目标舰船检测中存在的检测率较低、虚警较高等缺点,提出了用于SAR图像小目标舰船检测的改进单步多框检测(single shot multibox detector,SSD)算法。首先,制作了一个专门用于SAR图像小目标舰船检测的数据集,在SSD目标检测算法的基础上,提出了迁移学习、浅层特征增强和数据增广3个方面的改进;利用性能更好的ResNet50作为特征提取结构,在浅层特征增强网络结构中采用了inception模块的分支结构,同时使用了空洞卷积扩大特征图的视觉感受野,增强了网络对小尺寸舰船目标的适应性;最后在数据集上进行了多组对比分析实验,实验结果表明所提方法相比于原始的SSD,平均准确率提高了5.4%,并且对SAR小目标舰船的漏检和误报明显减少。     

基于卷积神经网络的小型建筑物检测算法

针对基于传统卷积神经网络的建筑物目标检测算法对于小型建筑物检测准确率低的问题, 提出一种基于Mask-区域卷积神经网络(Mask-region convoluional neural networks, Mask-RCNN)模型的小目标检测算法模型。该模型对Mask-RCNN模型中的特征提取网络进行了改进, 设计了一种带有注意力机制的多尺度组卷积神经网络, 有效解决了小目标有用特征较少且易被背景特征和噪声干扰的问题。航拍图像实验结果表明, 改进的检测模型使小型建筑物目标检测准确率较原始Mask-RCNN模型提升了28.9%, 达到了0.663。并且整体检测准确率达到了0.843, 有效提升了航拍建筑物检测准确性。     

基于多尺度交互结构卷积神经网络的SAR图像相干斑抑制方法

结合深度学习思想, 提出了一种基于多尺度交互结构卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)的合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)图像相干斑抑制方法。首先, 通过不同尺寸的卷积核及跳跃连接构成多尺度交互特征提取模块以获得不同感受野的特征并加快网络收敛速度。然后, 在多尺度交互特征提取模块之间利用简化的密集连接方式使网络能够充分利用浅层纹理特征。最后, 采用残差学习策略得到抑制后的图像。实验结果表明, 与已有方法相比, 所提方法不仅使用较少的计算参数量, 还能保证性能的提升。     

面向查询点的遥感影像哈希检索方法

由于存储成本低,查询速度快,哈希检索算法已被广泛应用于大规模影像检索。针对大规模遥感影像数据集训练低效问题,提出了面向查询点进行特征学习的遥感影像检索方法。首先,利用深度卷积网络对具有多语义标签的遥感影像数据训练集提取遥感影像特征;然后,面向查询点学习得到哈希函数并生成查询点的二进制哈希码;最后,通过迭代学习得到整个数据库的二进制哈希码来实现影像检索,有利于提高检索精度;同时,该方法避免了对整个数据库进行特征提取,从而可以更有效地利用大规模数据库中的监督信息。在3个不同数据集上的实验结果表明,该方法检索性能优于其他多种先进方法。     

基于一维堆叠池化融合卷积自编码器的HRRP目标识别方法

针对雷达高分辨距离像(high resolution range profile, HRRP)目标识别中特征提取及识别问题, 提出了一种基于一维堆叠池化融合卷积自编码器(one-dimensional stacked pooling fusion convolutional autoencoder, 1D SPF-CAE)的识别方法。首先构造一维池化融合卷积自编码器(one-dimensional pooling fusion convolutional auto-encoder, 1D PF-CAE), 在编码阶段, 采用最大池化和平均池化同时提取不同的编码特征并进行融合来提取HRRP的结构特征; 然后堆叠多个1D PF-CAE形成1D SPF-CAE; 最后使用标签数据对网络进行微调, 实现HRRP目标识别。并使用AdaBound算法优化网络训练来提高识别性能。基于弹道中段目标仿真数据的实验结果表明, 该方法具有较强的特征提取能力, 对于HRRP目标识别准确率高、鲁棒性强。     

注意力机制CNN的毫米波大规模MIMO系统信道估计算法

在室外光线追踪通信场景下,针对毫米波大规模多输入多输出(multiple input multiple output,MI-MO)信道具有稀疏特性、系统受噪声因素影响导致信道估计精度低的问题,提出一种基于图像去噪的注意力机制卷积神经网络信道估计方法.首先,设定参数产生模拟真实环境的数据集,将所产生的信道矩阵看作二维图像...