基于多级分类的PolSAR图像机场跑道检测

提出一种复杂场景极化合成孔径雷达（polarimetric synthetic aperture radar, PolSAR）图像机场跑道多级分类检测方法。首先利用先验信息进行h/q第一级分类,得到图像中各类训练样本模板;然后利用PolSAR图像极化相干矩阵的统计特性进行第二级分类;再根据跑道的弱回波特性,利用极化总功率检测器完成第三级分类,提取图像中疑似机场跑道区域;最后根据机场跑道的尺寸及结构特征进行判别,确定机场跑道区域。采用美国UAVSAR机载系统获取的多组实测数据对算法进行验证,并与现有的两种方法进行比较,结果表明,本文算法能有效地检测出跑道,并保持跑道结构完整、轮廓清晰且虚警率低。     

基于混合Wishart分布MRF分割的极化SAR图像海岸线检测

针对基于Wishart分布马尔可夫场(Markov random field, MRF)海陆分割存在海面和陆地整体区域无法使用单一Wishart分布描述的问题,提出了一种基于混合Wishart分布的极化合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)图像海岸线检测方法。该方法首先对极化SAR总功率边缘能量采用两区域Ostu阈值分割得到初始海陆分割结果,然后采用混合Wishart分布描述陆地和海面区域,通过基于混合Wishart分布MRF两区域分割迭代计算实现海陆精确分割。最后对经过水域合并处理的海陆分割结果进行边界跟踪实现海岸线检测。分别使用了RADARSAT2中国海南陵水地区和新加坡部分地区极化SAR数据进行实验,实验结果证明提出方法比基于Wishart分布MRF分割方法更加精确和鲁棒。     

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。     

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。     

基于相似度网络融合的极化SAR图像地物分类

从极化合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)图像中提取多种特征向量堆叠成一个高维特征向量用于地物分类,将导致部分特征向量的分类能力减弱或丧失。针对此问题,将每种特征向量看作为不同视角数据,提出了一种基于一致相似度网络融合的极化SAR图像非监督地物分类方法。首先,将极化SAR图像进行过分割,基于超像素提取5种特征向量以构建5个相似度矩阵;其次,采用一致相似度网络融合多视学习算法生成融合的相似度矩阵;然后,基于该矩阵进行谱聚类;最后,提出一种分类后处理策略修正错分像素。仿真和实测极化SAR图像地物分类结果表明,该方法性能优于其他5种经典方法。     

基于深度卷积神经网络的PolSAR图像变化检测方法

针对极化合成孔径雷达(polarimetric synthetic aperture radar,PolSAR)图像变化检测问题,提出了结合区域信息和深度卷积神经网络(deep convolutional neural network,DCNN)的PolSAR图像变化检测算法。在本方法中,用超像素分割算法与超像素合并算法提取图像场景的区域信息,利用区域信息和Wishart似然比得到差异图像;再运用预分类算法以得到训练DCNN的伪训练样本和待分类样本;接着用伪训练样本训练DCNN;最后用训练好的DCNN对待分类样本进行分类得到最终结果。实验结果表明,与多种PolSAR变化检测算法相比,所提算法能够获得更好的结果。     

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。     

测量船校飞试验的视景仿真系统实现

大面积真实地形场景的生成、管理与实时显示是军事视景仿真系统开发的难点问题.给出了一种基于SRTM的GeoTIFF数据生成DEM规则格网数据的方法;应用DEM数据构建地形场景时,针对飞行仿真的特点,应用了场景空间分割和细节层次模型技术,保证了绘制的实时性以及良好的显示效果.同时通过对地形数据的分块组织,系统易于扩展.     

POLSAR多视复图像的特征提取和分类方法

Pauli分解和Krogager分解通常用于对极化合成孔径雷达(POLSAR)单视复图像中的相干复散射矩阵进行分解.基于Pauli分解和Krogager分解提出一种改进的极化特征分解方法,用于POLSAR多视复图像极化特征提取.首先利用Pauli分解分离出多视复图像数据的对称部分和非对称部分,然后利用Krogager分解提取出对称部分的极化特征,最后利用AdaBoost算法对所提取的极化特征进行分类.使用SIR-C的数据验证了方法的有效性.     

基于密度峰值搜索的全极化SAR图像分类

提出一种基于密度峰值搜索(find of density peaks,FDP)的全极化SAR图像(polarimetric synthetic aperture radar,POLSAR)无监督分类方法。由于在边缘地带以及奇异点的散射类型复杂,在无监督分类过程中干扰巨大,本文通过构建基于信息熵的显著性图来剔除这一类点的影响,并对剩余部分的参数进行了加权处理。随后在H//A/SPAN空间基于FDP方法进行无监督分类。最后通过ESAR的数据进行了实验验证,结果证明了方法的有效性。     

Polarimetric whitening filter for POLSAR image based on subspace decomposition

Speckle filtering is an indispensable pre-processing step for applications of polarimetric synthetic aperture radar （POLSAR）, such as terrain classification, target detection, etc. As one of the most typical methods, the polarimetric whitening filter （PWF） can be used to produce a minimum-speckle image by combining the complex elements of the scattering matrix, but polarimetric information is lost after the filtering process. A polarimetric filter based on subspaze decomposition which was proposed by Cu et al specializes in retrieving principle scattering characteristics, but the corresponding mean value of an image after filtering is not kept well. A new filter is proposed for improving the disadvantage based on subspace decomposition. Under the constraint that a weighted combination of the polarimetric SAR images equals to the output of the PWF, the Euclidean distance between an unfiltered parameter vector and a signal space vector is minimized so that noises can be reduced. It is also shown that the proposed method is equivalent to the subspace filter in the case of no constraint. Experimental results with the NASA/JPL airborne polarimetric SAR data demonstrate the effectiveness of the proposed method.     

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。     

基于模糊聚类的PolInSAR数据非监督分类方法

提出了一种结合Freeman分解和模糊聚类的极化干涉合成孔径雷达(polarimetric interferometric synthetic aperture radar, PolInSAR)数据非监督分类方法。针对基于Freeman分解的极化SAR图像分类方法中提取的3种散射机理：表面散射、体散射、偶次散射占主导的区域之间存在模糊的缺点,利用PolInSAR处理中的最优干涉相干系数引入的参数--最优相干熵H Int和最优相干各项异性度A Int,将每种散射机理主导区域划分为单个散射机制或多个散射机制共同作用的区域。并将模糊理论引入到H Int/A Int平面的区域边界划分,得到初始分割图像。对初始分割图像进行合并,模糊聚类等操作,得到最终分类结果。采用ESAR Oberpfaffenhofen地区PolInSAR数据实验的结果验证了本文方法的有效性。     

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。     

环境特征与散射特性融合的PolSAR飞机目标检测

针对复杂场景下极化合成孔径雷达(polarimetric synthetic aperture radar, PolSAR)图像飞机目标检测问题,提出了一种融合目标环境特征与散射特性的PolSAR飞机目标检测方法。首先,利用极化白化滤波(polarimetric whitening filter, PWF)图提取疑似飞机目标,将疑似飞机目标转换成超像素得到混合图像。然后,经极化分解与分类构造一个新的环境特征,并与散射特性融合得到飞机目标检测特征,通过阈值判别检测出飞机目标。最后,使用AIRSAR和UAVSAR系统采集的实测数据进行实验,并与其他检测方法进行对比。结果表明,所提方法产生的虚警和漏警较已有方法有所改善,检测结果更好。