合成孔徑雷達圖像目標檢測.pdf

1、面對不斷增長的合成孔徑雷達圖像收集能力,圖像的解譯能力不足成為制約其發(fā)展和應用的瓶頸。如何對大量圖像進行自動解譯,發(fā)現(xiàn)感興趣的目標已經(jīng)受到人們的廣泛關(guān)注,也受到眾多國家和研究機構(gòu)的重視。自動目標識別研究無論對經(jīng)濟社會發(fā)展,還是對國防事業(yè)都具有重要意義和應用價值。基于合成孔徑雷達圖像的自動目標識別研究是當前國防科工領域的一個熱點,同時該領域尚有許多難點亟待解決。
　　 本文在國內(nèi)外基于合成孔徑雷達圖像目標識別技術(shù)的基礎上,對自動目

2、標識別技術(shù)進行了一些有意義的探索。內(nèi)容涉及圖像去噪,CFAR檢測算法,地物目標檢測和目標鑒別等方面。針對基于空域的相干斑抑制算法的不足,實現(xiàn)了基于小波變換的降相干斑預處理;并使用基于Weibull概率分布的改進型CFAR檢測和基于密度的可去噪聚類算法從圖像數(shù)據(jù)中提取感興趣區(qū)域;運用基于擴散分形特征的鑒別算子和基于Radon變換的矢量量化鑒別算子對提取的感興趣區(qū)域進行鑒別;并結(jié)合實測數(shù)據(jù)和仿真數(shù)據(jù)進行了實驗。
　　 實驗結(jié)果表明,