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。     

基于混合边缘检测的极化SAR图像海岸线检测

针对传统方法在金属建筑反射干扰严重情况下无法实现海岸线精确检测问题,本文在分析海岸线边缘特有散射特性的基础上,提出了混合统计和散射特性的海岸线边缘检测方法。该方法分别以似然比和体散射功率比值检测子检验窗口相邻区域统计和散射特性的不同,并通过模糊集方法融合两个检测子。在由提出的检测子实现粗岸线检测的基础上,采用基于边缘能量图的快速活动轮廓模型对岸线进一步精细化。对大连海岸区域极化合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)图像进行实验,结果表明提出算法有效减少了强金属建筑干扰和不同海况区域导致的虚假岸线边缘,实现了精确的海岸线检测。     

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。     

基于目标轮廓特征的SAR图像目标识别

提出了一种基于目标轮廓特征的合成孔径雷达目标识别(SAR ATR)方法,该方法充分利用目标的局部空间结构信息进行识别。利用基于马尔可夫随机场(MRF)的图像分割及形态学处理提取SAR图像目标轮廓,在此基础上使用傅里叶描述子作为目标轮廓的特征量,选择最近邻准则下的模板匹配方法构造分类器,实现了基于轮廓特征的SAR图像目标识别。实验结果表明,本文方法具有优良的识别性能。     

基于纳什均衡改进PWF的舰船检测方法

提出了一种利用极化白化滤波器（polarimetric whitening filter, PWF）作为舰船检测器的新方法。首先,介绍了基于Wishart分布的马尔可夫随机场（Markov random field, MRF）分类问题,利用相似性参数和距离函数构造平滑项,有效地利用极化信息。在利用纳什均衡对分类进行优化时,对参数的选取使用了Fisher准则,优化分类结果。对于最终的检测器,利用PWF构造表征差异的核函数,求解一个优化问题,得到了对应能量函〖JP+3〗数数据项检测函数,同时利用分类结果,使用模糊集构造平滑项检测函数,从而得到改进的极化检测器。最后,使用实际的极化合成孔径雷达（polarimetric synthetic aperture radar, PolSAR）数据对提出的方法有效性做验证并和已有方法进行比较,实验结果表明本方法检测率高,检测目标连续性好。     

基于边缘信息的区域合并SAR图像分割算法

针对基于区域合并的合成孔径雷达图像分割中区域合并的顺序问题,提出一种利用边缘信息的区域合并技术。首先,利用改进的比例边缘检测算子获得初始过分割结果;然后,设计一个基于相邻区域的面积和边缘信息的区域合并优先级函数来引导区域合并的进行,该方法提高了模型参数的估计精确,同时保留图像的强边缘;最后,将边缘信息区域合并技术用于求解基于多边形网格的最短描述长度准则SAR图像分割模型。实验表明,与同类方法相比,本文方法的边缘检测能力与定位精度均有提高。     

综合多特征的高分辨率极化SAR图像分割

针对高空间分辨率全极化数据的特点,基于分形网络演化分割算法框架,本文提出了一种综合K分布统计特征、Pauli分解特征和空间形状特征的高分辨率全极化SAR图像分割方法。该方法采用对数似然函数定义K分布统计特征异质度,对Pauli分解特征加权定义极化分解特征异质度。在此基础上,综合统计、极化分解和形状特征构建对象相似性准则,建立高分辨率全极化SAR图像多特征综合分割流程。通过模拟数据和ESAR全极化数据实验并与其他分割方法比较,验证了本文分割方法的有效性。     

基于数值仿真的X波段极化SAR海杂波统计建模与特性分析

针对3~5级海况下X波段极化合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)海杂波的仿真和统计建模, 首先利用Apel海浪谱模型和Monte Carlo方法仿真不同风速下的大尺寸二维粗糙海面, 进而分别利用物理光学模型和弹跳射线法两种高频电磁散射模型考虑海面的单次散射和多次散射, 实现大尺寸海面的极化SAR海杂波仿真, 并利用X波段地球物理模式函数和岸基实测海杂波对仿真海杂波的精度和统计分布进行验证。基于仿真海杂波数据, 利用典型的乘积模型和Mellin类统计量开展海杂波统计建模和特性分析。仿真结果表明, 在2 m×2 m的高分辨率条件下, X波段同极化海杂波并不服从适用于中低分辨率海杂波的K分布, 且在不同风速风向下呈现出不同的纹理特征; X波段交叉极化海杂波表现出较弱的纹理特征, 服从Wishart分布; 随着入射角和雷达视数的增大, 海杂波的纹理特征逐渐减弱。     

基于改进FCM与MRF的SAR图像分割

合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)图像相干斑点噪声强,缺乏背景与目标先验知识,导致分割困难。针对以上问题,提出了基于改进模糊C均值聚类(fuzzy C-means clustering,FCM)与马尔可夫随机场(Markov random field,MRF)的分割算法。首先,利用自适应非局部均值滤波和基于直方图峰值点的初始聚类中心选定规则,提升快速FCM算法效率;然后分别用改进FCM算法与MRF对SAR图像进行分割,并通过构建联合隶属度矩阵自适应选择最优分割区域;最后利用形态学操作对结果进行优化。实验表明,所提算法具有较好的抗噪性能,能够快速有效地分割多类SAR图像。     

极化SAR数据的细节保持分割

提出一种保持场景局部细节的极化合成孔径雷达数据非监督分割方法.该方法将传统的基于极化目标分解的极化SAR分类方法与基于马尔可夫随机场的分类方法相结合,利用迭代条件模型方法得到分割结果.为保持细节特征,同时又能对各向同性区域进行平滑,利用总功率(span)图像的场景均匀性对分类结果进行修正.实验结果表明,与已有方法相比,该方法在细节保持方面有一定改进.     

基于相位的岸基雷达地海杂波分割方法

岸基对海雷达在杂波测量和海防预警中占有重要地位,针对近岸海杂波观测受地物杂波影响的问题,基于岸基S波段相参雷达测量的杂波数据,分析了基于典型地理特征进行地海杂波分割的不足,进一步从地海杂波多普勒特性差异入手,提出了基于相位的岸基雷达地海杂波分割方法。对近岸不同距离门杂波的幅度分布特性进行对比,发现分割为地杂波和海杂波的单元在幅度分布特性上存在明显差异,侧面验证了地海杂波分割结果的正确性。该分割方法为岸基雷达杂波数据的处理提供了依据。     

Fast segmentation approach for SAR image based on simple Markov random field

Traditional image segmentation methods based on MRF converge slowly and require pre-defined weight. These disadvan-tages are addressed, and a fast segmentation approach based on simple Markov random field (MRF) for SAR image is proposed. The approach is firstly used to perform coarse segmentation in blocks. Then the image is modeled with simple MRF and adaptive variable weighting forms are applied in homogeneous and heterogeneous regions. As a result, the convergent speed is accelerated while the segmentati...     

极化SAR图像中的弱小舰船目标检测

结合最新的子空间数据分析方法--非负矩阵分解(nonnegative matrix factorization, NMF),对极化合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)图像中的弱小舰船目标提出一种全新的有效检测方法。该方法利用极化协方差矩阵分解,得到包含极化图像能量的特征值组,组成满足NMF要求的非负矩阵;然后采用稀疏限制的NMF来提取其中的主要特征,以此将舰船目标检测出来。采用国内全极化和双极化实测海洋数据进行实验,验证了本文方法的有效性。     

利用POLInSAR数据反演植被高度的改进三阶段算法

研究和提出了一种利用全极化干涉数据对植被高度进行反演的改进的三阶段反演算法。该算法结合三阶段反演算法和极化干涉数据的相干区域边界提取技术来估计体去相干值,以提高体去相干估计的精度,进而得到更加精确的树高反演结果。最后,利用欧空局(ESA)提供的模拟的L波段极化干涉合成孔径雷达(SAR)数据,通过计算机仿真,验证了算法的有效性。