基于分层MRF模型的POLSAR图像分类算法

针对多极化合成孔径雷达（polarimetric synthetic aperture radar, POLSAR)影像由于受到相干斑噪声影响导致分类精度较低,提出了一种基于均值漂移和多尺度马尔科夫随机场的非监督分类算法。该算法首先由Mean-Shift算法得到最粗尺度的初始分类结果,然后由马尔科夫随机场对结果进行优化得到最粗尺度最终分类结果。将上一尺度的分类结果映射到下一尺度作为初始分类结果,然后由Wishart分布对极化协方差矩阵进行建模并采用迭代条件模式（iterative conditional modes, ICM)算法求取基于最大后验下分类结果。逐层映射,最细尺度的结果作为最终分类结果。详细给出了算法的基本原理和实施步骤,并采用E-SAR和AirSAR数据对算法进行了验证。实验表明,与同类算法相比较,算法具有更高的分类精度。     

一种极化SAR图像模糊分类方法

针对极化合成孔径雷达图像模糊非监督分类问题,给出了一种改进的极化合成孔径雷达图像模糊分类方法。该方法通过引入极化总功率参数--span,改进极化合成孔径雷达图像模糊H/α分类方法,进行极化合成孔径雷达数据模糊H/α/span非监督分类。利用机载极化合成孔径雷达数据进行实验。实验结果表明,改进的方法提高了分类性能,聚类中心更为合理。     

基于多级分类的极化SAR图像斑点抑制

针对极化合成孔径雷达（polarimetric synthetic aperture radar, PolSAR）图像相干斑抑制后的目标极化特性和结构特征保持问题,给出了一种多级分类的极化SAR图像斑点抑制方法。首先利用H/α快速分解法并结合极化总功率图像进行初分类,之后采用最小距离准则和聚合的层次聚类方法进行细分类,最后根据图像结构将图像内容分为亮点线目标、暗线目标和其他目标三大类,利用线性最小均方滤波器对暗线目标和非点线目标进行滤波。采用美国AIRSAR机载系统获取的实测数据进行实验,结果表明,与Lee的基于散射模型降斑算法相比,本文算法不仅能够更有效地抑制斑点噪声,而且在保持极化特性、结构和纹理特征方面更为有效。     

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。     

基于交叉熵的特征提取与河流区域的目标检测

基于交叉熵提出了一种新的参数来衡量河流区域与其他区域的区别。该参数能在河流区域很好地进行舰船检测与桥梁检测。通过确定河流的边界,舰船和桥梁只在河流区域进行检测,所以绝大部分的虚警点都被消除。利用日本新泻地区的X波段全极化数据进行验证,表明该方法具有良好的检测性能。     

基于DEM和地物分类信息的SAR图像模拟

SAR图像模拟对于雷达系统设计、SAR图像几何及辐射校正等具有重要意义.针对正侧视SAR成像的几何特点,顾及地面坡度、地物类型、成像距离等因素对雷达波后向散射强度的影响,采用强度积分策略,设计了基于DEM和地物分类信息的SAR图像模拟方案;通过仿真实验得到了满意的SAR模拟图像,验证了该模拟方案的正确性和有效性.     

ISAR图像质量评估方法

首先,基于信号分解、超分辨以及时频分析技术,提出了一种基于多种处理算法提高逆合成孔径雷达(inverse synthetic aperture radar, ISAR)成像质量的方法;其次,重点针对目前ISAR图像难以定量评估的问题,提出了一个图像质量定量评估模型,该模型图像质量评估得分由客观评估得分和主观评估得分两部分组成,每部分又由多种评价准则组成,可以从不同方面进行详细客观评价,也给出了图像质量评估模型在实际应用中需要注意的问题;最后,仿真试验验证了模型的合理性,实测数据证明了评估模型的有效性。     

基于多源遥感图像多级协同融合的舰船识别算法

针对极化合成孔径雷达(polarimetric synthetic aperture radar, PolSAR)图像存在斑点噪声严重、可视性差、直接影响目标识别精度的问题,提出一种基于多源遥感图像多级协同融合的舰船识别算法。通过采用多级协同融合方式,丰富图像的特征量,提高舰船识别精度。所提方法首先进行多源遥感数据的像素级融合,然后在上一步基础上进行特征级融合,最终得到新的目标特征。所提方法充分发挥了不同频段的PolSAR与多光谱图像的信息互补优势,不仅保留了多频段PolSAR对目标的极化散射特征,也保留了多光谱数据的空-谱信息。所提方法在可视性与检测精度上表现都较为出色,与传统的单一遥感数据相比,识别精度至少提高了5.12%。     

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。     

SAR图像的多尺度边缘检测方法

SAR图像具有很强的斑点噪声,使得单尺度边缘检测算子难以兼顾噪声抑制、检测边缘的完整性和定位的准确性。提出一种SAR图像的多尺度边缘检测方法。首先构造高斯多尺度边界检测算子,然后根据信号边界与噪声边界的小波变换模值跨尺度传递的不同特性,将不同尺度的检测算子检测的边缘相融合,提出由边缘传递、继承和生长构成的多尺度边缘关联融合算法。实验证明该方法可以有效克服斑点噪声的影响,融合的边界比较完整,定位准确。     

基于熵的图像空间特征提取及检索方法

针对图像颜色的空间分布特征,提出了一种新的基于熵的表示方法。该算法采用空间分布熵来描述颜色的空间特征,具有旋转、平移、尺度等不变特性。结合人类的视觉特征及熵的特性,进一步提出利用加权空间分布熵来优化和改进颜色空间分布特征的提取算法。结合图像颜色直方图,给出了两种图像间的相似性度量方法。仿真实验证明,该算法在进行图像检索时具有更好的检索效果。     

一种自适应权值的多特征融合分类方法

由于类别较多或者特征单一等原因,传统的支持向量机方法对一些复杂问题的分类,很难获得好的识别效果。首先使用一种树状结构将概率支持向量机推广到多分类问题|然后提出一种自适应权值的多特征融合方法,根据概率输出自动调整不同分类器的相关权值,将所有分类器的结果进行加权得到最终的判决结果。为解决实际应用中常出现的非平衡问题,提出综合权值方法,将类别权值与特征权值进行综合。实验结果表明,融合方法较之传统的支持向量机一对一方法以及概率支持向量机方法能够获得更高的识别率|对于非平衡问题,综合权值方法可以得到更加合理的识别结果。     

基于Park-HHT的故障特征提取方法

针对三相对称系统,提出了一种新的故障特征提取方法。该方法首先将系统输出信号进行Park变换,之后进行希尔伯特-黄变换(Hilbert-Huang transform, HHT),从HHT的本征模态函数中选取低频分量,提取信号幅度作为故障特征值。该方法兼具Park变换和HHT的优点,在降低变量维度的同时提高了故障分辨率,并且具有较强的抗噪声能力。最后,在三相逆变电路中进行了仿真实验,根据特征向量间距离分布对不同方法的提取效果进行评价,验证了所提方法的有效性。     

基于Park-HHT的故障特征提取方法

针对三相对称系统,提出了一种新的故障特征提取方法。该方法首先将系统输出信号进行Park变换,之后进行希尔伯特-黄变换(Hilbert-Huang transform, HHT),从HHT的本征模态函数中选取低频分量,提取信号幅度作为故障特征值。该方法兼具Park变换和HHT的优点,在降低变量维度的同时提高了故障分辨率,并且具有较强的抗噪声能力。最后,在三相逆变电路中进行了仿真实验,根据特征向量间距离分布对不同方法的提取效果进行评价,验证了所提方法的有效性。     

Region-based classification by combining MS segmentation and MRF for POLSAR images

Speckle effects on classification results can be suppressed to some extent by introducing the contextual information.An unsupervised classification algorithm is proposed for polarimetric synthetic aperture radar(POLSAR) images based on the mean shift(MS) segmentation and Markov random field(MRF).First,polarimetric features are exacted by target decomposition for MS segmentation.An initial classification is executed by using the target decomposition and the agglomerative hierarchical clustering algorithm.Thereafter,a classification step based on MRF is performed by using the mean coherence matrices obtained for each segment.Under the MRF framework,the smoothness term is defined according to the distance between neighboring areas.By using POLSAR images acquired by the German Aerospace Centre and National Aeronautics and Space Administration/Jet Propulsion Laboratory,the experimental results confirm that the proposed method has higher accuracy and better regional connectivity than other classification methods.     

目标一维距离像特征提取方法研究

针对雷达目标一维距离像的姿态敏感性和平移敏感性,直接将一维距离像用于目标识别很难取得好的识别效果,用目前的普遍做法进行目标识别存在计算量和存储量大的问题,提出把一维距离像作为随姿态变化的序列及强散射中心维数、目标特征尺寸、散射中心分布熵三个特征,并以这三个特征采用外场实测数据进行目标识别实验,取得了较好的识别效果。     

基于KFD+ICA特征提取的SAR图像目标识别

提出了一种用基于核函数的Fisher判别分析(kernel based Fisher discriminant analysis,KFD)和独立分量分析(independent component analysis,ICA)特征提取的合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)图像目标识别方法。用基于核函数的Fisher判别分析提取SAR图像样本在高维特征空间中的最佳分类向量,对最佳分类向量做独立分量分析,得到表征图像样本的特征向量,用支持向量机(support vector machine,SVM)对提取得到的特征向量分类完成目标识别。对MSTAR数据库中三类军事目标用该方法进行特征提取和识别实验,识别率为96.92%。结果表明,KFD ICA特征提取方法可提取目标的有效特征,在较低特征维数情况下获得较高的目标正确识别率。     

基于卷积神经网络的水下目标特征提取方法

针对水下目标特征提取问题,在卷积神经网的基础上,提出了一种新的网络结构。该框架通过引入特征图多维加权层,强化了特征图的空间信息,弥补了进入全连接层时空间特征的丢失。以层次结构构造一个集特征提取和分类器训练于一体的端到端网络,同时利用深度网络的反向传播完成分类器对特征提取的反馈以改进特征的效果。在仿真模拟实验上,该网络框架分类目标达到了78.61%的精度,与其他方法相比,有效提高了目标的识别精度。所提框架能有效分类识别水下目标,具有良好的识别精度,且具备模块化结构,无需复杂预处理,实现简单。     

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。     

圆迹SAR子孔径图像序列联合相关DEM提取方法

利用圆迹合成孔径雷达(circular synthetic aperture radar, CSAR)子孔径图像序列提取观测场景地形高程模型(digital elevation model, DEM)时,为了利用保持相关性的一段圆弧内所有子孔径图像之间的相关性信息、提高DEM提取精度,提出了联合相关法。该方法以保持相关性的一段圆弧内所有子孔径图像之间的联合相关系数作为测度函数,提高了测度函数灵敏度。同时,通过将子孔径图像序列向三维空间投影以校正其几何形变,提高了子孔径图像序列间的相关性。实测数据处理结果及分析验证了所提方法的有效性和精确性。