合成孔径雷达图像自动目标识别方法研究

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合成孔径雷达(SAR)能够提供全天候条件下高分辨率的详细的地面测绘资料和图像,这种能力对于现代侦察任务是至关重要的。由于这些优点,使得SAR广泛的应用于地质勘探,地面监测,军事侦察等领域。也使SAR图像的处理和研究成为当前信号处理领域的一个热点。 本文主要研究了SAR图像的自动目标识别。在SAR图像目标识别领域里,主要有模板匹配、模式识别以及近年来发展的基于模型的目标识别技术。模板匹配使用样本数据作为模板,计算相关系数得到识别结果;后两种技术通过对样本进行特征提取并建立特征库,以此特征来匹配待搜索图像以达到识别目的。模板匹配要求待匹配图像像素之间有对应关系,在边缘模糊的SAR图像中,容易造成误匹配。我们提出了栅格矢量法,克服了边缘模糊导致的匹配困难。 文章分析和讨论了几种常见的特征提取方法,基于纹理特征的灰度共生矩阵,基于形状的不变矩特征,但其应用于SAR图像效果不理想。我们提出了基于目标边缘的Hausdorff距离图像作为目标特征量,这一特征可以克服平移,旋转,小的放缩变换,是一种合适的SAR图像特征。 本文建立了一种有效的自动目标识别系统,系统为检测器,鉴别器,分类的三级结构。检测器使用了双参数CFAR算法,粗选出兴趣区域(ROI),结合SAR图像特点,提出使用阈值分割的方法选取潜在目标区域,使用滤波法去除
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