SAR海洋图像舰船尾迹检测和定位方法

SAR海洋图像中尾迹线性特征的检测和精确定位是个难点。常规的检测方法是利用Radon变换,在参数空间精细离散化时,可以达到较高的检测和定位精度,但计算量很大。针对这个问题,根据Radon变换的基本特性,提出了一种基于峰值波形多尺度匹配滤波的定位方法。该方法除了可以提供更加可靠的检测外,还可以使得估计的线性特征参数达到亚像素级精度,从而解决了由于精细离散化带来的大计算量的问题。仿真和实际数据处理的结果表明,该方法在参数估计误差和标准差方面明显优于其它算法。     

基于递归修正Hough变换域的舰船多尾迹检测方法

针对SAR图像舰船尾迹的图像特征差异大的特点,提出基于递归修正Hough变换域的舰船多尾迹检测方法,即通过Hough变换域最大峰值检测出最明显的尾迹,再去掉Hough变换域最大峰以突出次大峰来检测第二条尾迹,由此递归修正Hough变换域多峰结构,直到检测完高于设定阈值的尾迹,从而实现线段对比度与宽度不同的舰船多尾迹检测。SAR图像多尾迹检测实验表明,该方法能有效检测具有图像特征差异的多直线尾迹。     

一种新的LFM信号检测算法仿真分析

关于线性调频信号的检测,目前的一个主要研究方向是先对信号进行时频分析,获取信号的时频分布特征,然后对时频平面采用Radon变换,投影到Radon变换空间进行峰值检测,以实现线性调频信号的检测。在此基础上,提出了一种新的时频分布积累检测算法。该算法联合运用多种窗长的傅立叶变换分析和Radon变换二值积累,有效的利用了信号能量,通过多层积累处理,取得了较好的效果。通过详细的仿真分析,验证了该算法的有效性,并明确了算法应用中应当注意的问题,具有一定的参考价值。     

一种SAR图像目标识别方法

提出了一种新的合成孔径雷达 (SAR)图像目标检测和识别方法 ,该方法根据SAR图像统计分布特性 ,结合恒虚警检测算法和小波变换提取感兴趣的SAR图像目标特征 ,检测得到目标 ,采用马氏距离从杂波背景中识别该目标。实际SAR图像测试结果表明了该方法的有效性     

基于方向性粗糙度特征的SAR目标检测算法

针对扩展分形(EF)特征检测SAR目标虚警率高的不足,提出了基于方向性粗糙度特征(Directional Roughness Feature,DRF)对SAR图像目标检测的算法。该算法用指数小波在一个尺度和任意一个方向θ(0 0<θ<900)上对SAR图像滤波,对滤波后图像应用能量关系函数求各像素点的DRF进行目标检测。针对X波段和Ka波段的SAR图像,确定了用该算法检测目标的最优参数。分别用该算法和EF特征方法对不同波段SAR图像进行目标检测,结果表明该算法具有检测虚警率低和目标空间可分辨性高的优点。     

SAR图像中内波参数提取方法研究

海洋内波在星载SAR图像上表现为明显的亮、暗带 ,通过SAR图像分析可以提取其波长和传播方向参数。小波分析在频域和空域具有局部细化特性 ,在内波信号分析有很大的优势。在预处理阶段 ,二维小波分析软阈值方法可对图像进行噪声滤除。小波变换能量分布法与小波变换极大模值法估计内波波长各有特点 ,小波变换极大模值法估计波长精度较高。选用小波变换极大模值法对SAR图像剖视图进行分析 ,估计内波波长 ,并利用Radon变换方法检测内波的方向 ,取得了良好的结果     

基于结构的SAR图像配准

由于SAR图像中相干斑的存在，使得已有用于光学遥感图像自动配准的算法往往无法直接应用。基于人工通过地物结构推毫匹配关系进行配准的想法。提出了一种基于结构的SAR图像自动配准算法，该算法首先通过检测出的点目标构造“虚拟结构”，然后再综合新提出的“虚拟结构”不变量及结构区域不变矩作为相似测度完成匹配检测，最后用LMS算法估计出变换参数从而实现SAR图像的自动配准。实验结果表明，该算法不仅能够有效实现SAR图像的自动配准，而且能有效避免SAR图像中相干斑对配准过程中特征检测和匹配造成的影响。     

一种多波段SAR图像伪彩色融合算法

针对多波段SAR图像互补信息的利用问题,提出了一种基于Contourlet变换与IHS变换结合的伪彩色融合算法.利用最佳指数模型选择出信息量最大、相关性最小的三个波段图像,实现RGB到IHS彩色空间的变换;然后用Contourlet变换对Ⅰ分量和另一波段SAR图像进行多尺度分解,分别得到低通近似子带和方向高频子带.对方向高频子带定义一个边缘信息量测因子融合策略进行融合,近似子带用平均方法融合,并进行Contourlet重构得到融合后的Ⅰ分量.结合H、S分量进行IHS到RGB空间的反变换.综合了不同波段图像特征,把人眼难以分辨的灰度转化为可分辨的色彩,保持SAR图像空间分辨率的同时,增强谱分辨率,仿真实验结果证明了该方法是有效的.     

高分辨率SAR图像车辆目标几何特征提取方法

几何特征是目标较直观的物理特征,在SAR图像目标鉴别和分类过程中具有重要的应用。针对高分辨率SAR图像车辆目标切片,构建其几何特征提取的流程。首先在区域分割环节实现车辆目标的二值化分割,而后利用二值化图像提取目标几何特征,其中分别基于最小外切矩形方法和Radon变换方法对车辆目标的长宽尺寸进行估计。采用MSTAR的实测车辆目标数据检验了上述几何特征提取算法和几何特征的鉴别性能。     

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。     

An Algorithm for Ship Wake Detection from the SAR Images Using the Radon Transform and Morphological Image Processing

1. INTRoDUCTIONGreat advance in SAR imaging technology has promoted the imag6 data study from ajl-weather space--borneobserwtions. lt has become known that a moving ship may generate surface perturbation to form srvcalled V-shaPed Kelvin arms and turbulence wakes, which can be sensed from SAR obserwtions. Bright or dark streaksof radar echo (backscattering) in SAR image can be identified as a detection of a moving ship. IIiformationabout the ship location, moving direction, and even i…     

基于SIFT弹载SAR图像匹配算法

基于尺度不变特征算法,提出了一种适用于弹载合成孔径雷达图像匹配的改进算法。该算法首先通过在构建的高斯差分尺度空间中搜索特征点,然后利用指数加权均值比算子计算特征点的梯度幅值和方向,并通过简化的特征描述子生成特征向量,最后采用距离比和几何一致性准则剔除错误匹配的特征点对,实现图像匹配。实验结果表明,改进算法对SAR图像在旋转、光照、尺度变化等情况下都有很好的匹配效果,并且降低了计算复杂度,有较强的鲁棒性和实时性。     

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%。     

一种基于高阶统计量的图像识别算法研究

提出了一种基于图像高阶统计量的识别算法。利用Radon变换将图像数据变换到一维空间,通过计算投影数据的双谱构造出具有比例和平移不变性的特征。利用Rapid变换获得特征的旋转不变特性;接着,利用阈值分析的方法进行特征选择,获得了较原始特征更好的识别效果。针对特征向量过长的问题,利用主元分析进行长度压缩。与不同方法的实验比较表明,算法能够有效地用于图像识别。     

基于位置关系约束的SAR图像与光学图像匹配

SAR图像与光学图像有较大差异,为实现SAR图像与光学图像的匹配,提出了一种新的多子区SAR景象匹配算法。算法依据SAR图像噪声特性,提出了用于SAR图像边缘提取的基于小波包变换的改进断面检测法。匹配中将实时图分为多个子区,由子区灰度标准差和频谱直方图判别其可匹配性,用各子区位置分布关系约束匹配结果。匹配搜索策略为基于提升小波的金字塔分层搜索。用SPOT-5卫星光学基准图进行了大样本实验,实验结果表明了该方法是一种有效的图像匹配方法,具有鲁棒性,并且与中心点匹配方法相比,能为飞行器定位提供更多有效信息。     

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。     

全仿射形变下基于点特征的SAR图像配准方法

全仿射形变条件下,待配准合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)图像与参考SAR图像之间存在各向异性尺度变化,导致传统的点特征图像配准算法难以提取到足够多的匹配特征点进行图像配准。为此,提出了一种基于仿射形变矩阵分解与尺度变化矩阵估计的点特征图像配准算法。该方法首先将仿射形变矩阵分解为图像旋转矩阵、尺度变化矩阵以及常数矩阵的乘积,而后利用粒子群优化(particle swarm optimization, PSO)算法对尺度变化矩阵中的未知参数进行搜索估计,并根据估计结果对图像进行尺度规范处理,以抑制图像间的各向异性尺度变化,在此基础上再利用尺度不变特征转换(scale invariant feature transform, SIFT)算子提取匹配特征点进行配准处理。实验结果表明,与现有方法相比,对于全仿射形变条件下的SAR图像配准,本文所述算法可以提取到更多的匹配特征点,因而具有更好的配准性能。     

基于相干斑抑制SIFT的SAR图像配准方法

基于尺度不变特征变换(scale invariant feature transform, SIFT)算法,提出了一种能有效抑制相干斑噪声干扰的合成孔径雷达图像配准方法。该方法首先基于相干斑抑制各向异性扩散滤波模型建立图像的各向异性尺度空间,在滤除斑点噪声的同时保持了图像细节,弱化了斑点噪声对特征提取的影响;然后采用改进的二元直方图分析方法优化双向匹配初始结果,剔除了随机分布的误匹配点;最后引入临近特征点变换误差分析的过程,增加正确匹配点对数量,提高了变换模型参数的准确度。实验结果表明,该方法能增强SIFT特征点的稳定性,取得较高的配准精度,对相干斑噪声具有良好的适应性。