SAR图像自动目标提取方法研究

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基于多模型融合的SAR图像目标轮廓提取方法

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关键词：合成孔径雷达；目标轮廓提取；活轮廓模型；多模型融合；ＧＯ分布
中图分类号：ＴＰ７５１．１文献标识码：Ａ文章编号：０２５８ — ７９９８ｆ２０１３）０９ — ００８５ — ０４
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｈｉｓｐａｐｅｒｐｒｏｐｏｓｅｓａｍｅｔｈｏｄｏｆｔａｒｇｅｔｃｏｎｔｏｕｒｅｘｔｒａｃｔｉｏｎｂａｓｅｄｏｎａｃｔｉｖｅｃｏｎｔｏｕｒｍｏｄｅｌａｎｄｍｕｌｔｉ —ｍｏｄｅｌｆｕｓｉｏｎ．ＯｎｔｈｅｂａｓｉｓｏｆＢａｌｌｏｏｎｍｏｄｅｌ，ａｎｉｍｐｒｏｖｅｄａｃｔｉｖｅｃｏｎｔｏｕｒｍｏｄｅｌ，ｗｅｉｎｃｏｒｐｏｒａｔｅＧＯｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌｄｉｓｔｉｂｒｕｔｉｏｎ，ｒｅｇｉｏｎａｌｓｔａｔｉｓｔｉｃｓｂａｓｅｄ
基于多模型融合的ＳＡＲ图像目标轮廓提取方法
王沛，周鑫，王从庆，叶永强（南京航空航天大学自动化学院，江苏南京２１００１６）
摘要：提出一种基于参数活动轮廓模型的多模型融合的合成孔径雷达ＳＡＲ（ＳｙｎｔｈｅｔｉｃＡｐｅｒｔｕｒｅＲａｄａｒ）图像目标轮廓提取方法，即在活动轮廓模型Ｂａｌｌｏｏｎ中引入新兴统计分布模型ＧＯ分布、基于区域的统计活动轮廓模型和多边缘检测算子模型，获得了一种新的目标轮廓提取方法。基于ＭＳＴＡＲ项目的真实ＳＡＲ图像的实验结果表明，本文所提出的方法能准确地获得ＳＡＲ图像目标轮廓，可用于执行实际的ＳＡＲ图像轮廓提取任务，为后续的ＳＡＲ图像自动识别和特征级图像融合等任务提供了较为

一种SAR图像特征提取和目标分类的新方法

一种SAR图像特征提取和目标分类的新方法
李勇;王德功;常硕;关春健
【期刊名称】《现代防御技术》
【年(卷),期】2013(041)004
【摘要】提出了一种利用二维离散小波变换与核主成分分析结合对SAR图像进行特征提取的新方法.该方法对SAR图像进行三层小波分解后提取低频子带图像的核主成分分量作为目标的分类特征,利用支持向量机完成目标分类.采用MSTAR实测SAR目标数据集进行特征提取和分类实验,实验结果表明:该方法可以有效提高目标的正确识别率.
【总页数】5页(P126-130)
【作者】李勇;王德功;常硕;关春健
【作者单位】空军航空大学,吉林长春 130022;空军航空大学,吉林长春 130022;空军航空大学,吉林长春 130022;空军航空大学,吉林长春 130022
【正文语种】中文
【中图分类】TN958
【相关文献】
1.一种基于时频分析的窄带雷达飞机目标分类特征提取方法 [J], 赵越;陈之纯;纠博;张磊;刘宏伟;李真芳
2.一种舰船ISAR图像中心线特征提取新方法 [J], 杜琳琳;安成锦;陈曾平
3.一种利用方位角信息基于峰值匹配的SAR图像目标分类方法 [J], 计科峰;高贵;贾承丽;匡纲要;粟毅
4.一种基于MLS的SAR图像点特征提取方法 [J], 石祥滨;刘进立;张劲松;陈润锋;
5.一种自动特征提取的SAR图像水华识别方法 [J], 戚雯雯;孙梦伟;徐冰冰
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高分辨率SAR图像机场关键信息提取方法研究的开题报告

高分辨率SAR图像机场关键信息提取方法研究的开题报告一、研究背景合成孔径雷达（SAR）成像技术具有独特的优势，能够实现对地面目标进行高分辨率成像，广泛应用于国防、民用等领域。

机场是重要的交通运输枢纽，其安全运行和管理对于保障民航、国防和经济发展具有重要意义。

因此，利用SAR成像技术进行机场的监测和管理，对提高机场运行效率和保障机场安全具有重要意义。

本研究旨在探索一种高效的机场关键信息提取方法，以实现对机场的全面认知和管理。

二、研究内容1. SAR成像原理及特点分析。

阐述SAR成像技术基本原理及其在机场信息提取中的应用，分析高分辨率SAR图像的特点和难点。

2. 机场关键信息提取方法研究。

研究机场关键信息提取方法，包括机场跑道、停机位、跑道标记等信息的提取方法，以及利用SAR图像进行机场建筑物识别和分类的方法。

3. 机场关键信息提取算法实现。

根据SAR图像特点，设计并实现机场关键信息提取算法，包括跑道检测算法、停机位判定算法和建筑物识别算法。

4. 机场关键信息提取系统开发。

将上述算法整合，设计并开发一个机场关键信息提取系统，完成对机场的自动化识别和为机场管理提供数据支持的功能。

三、研究意义1. 实现机场关键信息自动化提取与识别，提高机场信息管理的效率和稳定性。

2. 构建机场安全监管系统，提高机场运行的安全性和可靠性。

3. 为未来机场智能化建设提供技术支持和应用示范。

四、研究方法1. 对SAR图像进行图像预处理和分割。

2. 基于SAR图像特点设计机场关键信息提取算法。

3. 实现算法并进行算法评估和优化。

4. 开发机场关键信息提取系统。

五、预期成果1. SAR图像机场关键信息提取算法。

2. 机场关键信息提取系统及其测试结果。

3. 一篇对该研究内容进行系统总结和阐述的学术论文。

复杂背景下SAR图像目标检测与识别方法研究

复杂背景下SAR图像目标检测与识别方法研究复杂背景下SAR图像目标检测与识别方法研究一、引言合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar，SAR）是一种能够在各种天气条件下提供高分辨率影像的遥感技术。

由于其对于地表特征的穿透能力强，SAR图像在军事、环境监测、资源调查等领域具有广泛应用。

在复杂背景下，SAR图像的目标检测与识别变得更加困难。

为了提高目标检测与识别的准确度和效率，科研人员进行了大量的研究，提出了许多方法。

本文将综述近年来在复杂背景下SAR图像目标检测与识别方法的研究进展。

二、复杂背景下SAR图像的特点复杂背景下的SAR图像具有以下特点：1. 背景杂波干扰严重。

由于地物散射、电离层、气象条件等因素的影响，背景杂波在SAR图像中表现出复杂多样的特性，使得目标的边缘轮廓难以清晰表达。

2. 目标散射缺失。

复杂背景下，目标散射信号往往被背景杂波淹没，目标信息难以从背景中提取出来，导致目标检测与识别困难。

3. 目标尺寸变化多样。

在复杂背景下，目标尺寸可能发生变化，对目标检测与识别造成挑战。

三、复杂背景下SAR图像目标检测方法1. 基于滤波器的方法：滤波器是一种常用的SAR图像目标检测方法，在复杂背景下有其独特的优势。

滤波器可以通过平滑处理减少背景杂波的干扰，提升目标边缘轮廓的清晰度。

常见的滤波器方法包括均值滤波、中值滤波、小波变换等。

2. 基于特征提取的方法：特征提取是SAR图像目标检测与识别的关键步骤。

在复杂背景下，目标的边缘特征与背景杂波的边缘特征往往模糊不清，传统的特征提取方法效果较差。

因此，研究人员提出了一些新的特征提取方法，如纹理特征、形状特征、极化特征等。

3. 基于深度学习的方法：深度学习是近年来热门的技术，已经在图像处理领域取得了显著的成果。

在复杂背景下，传统的方法往往难以取得好的效果，而深度学习可以通过训练大量样本，自动学习目标的特征表达，提升目标检测与识别的准确性和鲁棒性。

基于Rician分布的SAR图像MRG目标提取算法

ＡｂｓｒｃＤｕｅｔＡＲｍａｅｉｈｒｎｈｒｃｅｉｔｓｏｔａｔ：ｏＳｉｇｎｅｅｔｃａａｔｒｓｉｆｍｕｈｉｌｃｔｅｎｉｅａｄｓａｉｔｃｌｐｏｅｔｓｏｏｃｎｓａｔｃｐｉａｉｏｓｎｔｔｓｉａｒｐｒｉｆｎｎ－ｏｔｎｖｅ
假设是矛盾的。１９９７年Ｆｑｔｔｊｒｆ等人针对单边缘检ｂｏ
收稿日期：００）．０修回日期：００１－５２１４８２；２１－１１基金项目：育部研究生创新计划（Ｘ８＿７Ｚ）教ＣＯＢ０８
第１Байду номын сангаасＯ期
孔莹莹，周建江，张焱
（京航空航天大学信息科学与技术学院，南京２０１）南１０６
摘
要：针对ＳＲ图像特有的乘性噪声和非恒虚警统计特性很难正确提取目标的问题，文提出了ＭＲＡ本Ｇ算
行进一步的研究。
均值比（ａｉＯｘｏｅｔｌｉｔｖｒｇｓＲｔｆＥｐｎｎｉｌＷｅｈｅＡｅａｅ，ｏａｙｇｄＲＥＯＷＡ）测器。但ＲＥ检ＯＷＡ检测器只能得到边
缘强度，以准确确定边缘方向，难必须采用其他的方
ＤｏＩ０３７／．ｓｎ１０ —３８２１．００７：１．８３ｊｉｓ．００１２．０１．１１
ＲｉｉｎＤｉｔｉｕｔｏＢａｅＲＧｒｅｔａｔＡｌｏｉｈｏＡＲｍａｅｃａｓｒｂｉｎ－ｓｄＭＴａｇｔＥｘｒｃｇｒｔｍｆｒＳＩｇ

《机载斜视SAR地面动目标检测和参数估计方法研究》范文

《机载斜视SAR地面动目标检测和参数估计方法研究》篇一机载斜视SAR地面动目标检测与参数估计方法研究一、引言合成孔径雷达（SAR）作为一种重要的遥感技术，在军事和民用领域具有广泛的应用。

其中，机载斜视SAR（Airborne Oblique SAR）技术以其高分辨率、全天候、全时段的工作能力，在地面动目标检测和参数估计方面展现出巨大的潜力。

本文旨在研究机载斜视SAR地面动目标检测与参数估计方法，以提高对地面动态目标的检测精度和参数估计的准确性。

二、机载斜视SAR技术概述机载斜视SAR技术是一种利用飞机搭载的SAR系统，通过发射和接收电磁波信号，对地面进行高分辨率成像的技术。

其独特的斜视成像模式能够获取地面的三维信息，提高了对地面目标的检测和识别能力。

然而，由于地面动目标的运动特性，使得其在SAR图像中的表现复杂多变，给动目标的检测和参数估计带来了一定的挑战。

三、地面动目标检测方法研究针对机载斜视SAR地面动目标的检测，本文提出了一种基于多尺度特征融合的检测方法。

该方法首先通过多尺度分解将SAR 图像分解为不同尺度的特征图，然后利用深度学习技术对特征图进行学习和训练，提取出动目标的特征信息。

通过融合不同尺度的特征信息，提高了对动目标的检测精度和鲁棒性。

此外，本文还研究了基于图像分割和基于目标检测的两种动目标检测方法，通过对比分析，确定了多尺度特征融合方法的优越性。

四、地面动目标参数估计方法研究针对机载斜视SAR地面动目标的参数估计问题，本文提出了一种基于轨迹匹配的参数估计方法。

该方法首先通过动目标检测算法提取出动目标的位置信息，然后利用轨迹匹配算法对动目标的轨迹进行匹配和跟踪。

通过分析动目标的轨迹变化，可以估计出动目标的运动速度、方向等参数信息。

此外，本文还研究了基于多普勒效应和基于模型优化的两种参数估计方法，通过对比分析，确定了基于轨迹匹配方法的优越性。

五、实验与分析为了验证本文提出的机载斜视SAR地面动目标检测与参数估计方法的有效性，我们进行了实验和分析。

基于SAR图像的自动目标识别系统设计与实现

ｔｏｉｎ，ｗｈｉｈａｕｅＡＲｍａｅｒｅｅａｅｙａｉｂｒｅＳｌｔｅｍｅｓｒｄＳｅｉｇｓａｅｇｎｒｔｄｂｎａｒｏｎＡＲｙｔｍｎｇｏｎｍａｉｘｅｉｓｓｅｉｒｕｄｉｇｎｇｅｐｒ— ｍｅｔ．ＴｈｓＡＴＲｙｔｍｓｒａｈｄｔｅｇａｆｒａｉｅｏｎｔｎｏｌａｙｔｒｅｓｏｎｅｅｔｉｙ — ｎｓｉｓｓｅｈａｅｃｅｈｏｌｏｅｌｔｍｅｒｃｇｉｉｆｍｉｉｒａｇｔｆｉｔｒｓｎｔｐｉｏｔｃｌｌｎｄｅｖｒｎｅｔｎｔｅｓｎｅｏａｉｆｉｇｅｇｎｅｉｇｒｑｉｅｎｓａａｎｉｏｍｎｓｉｈｅｓｆｓｔｓｙｎｎｉｅｒｎｅｕｒｍｅｔ．Ｋｅｒｓ：ＳｙｗｏｄＡＲ；ＡＴＲ；ｄ — ｏｓｅｎｉｅ；ＣＦＡＲ；ｃｕｔｒｉａｅｓｇｎａｉｎｌｓｅ；ｍｇｅｍｅｔｔｏ
物等引起目标散射特性的变化；一方面包括目标另自身的姿态角甚至结构改变带来的图像上散射点的
变化。一个完整的目标识别系统需要在广义操作条
１２ＡＴ．Ｒ模板库
根据对测试用雷达的成像参数的分析，构建在
个基于模版匹配的目标识别系统，从实测的ＳＲ它Ａ
代，原理是利用宽带脉冲获得距离向的高分辨率，其
同时借助于移动雷达的飞行载体以获得较大的相干积累角来获得方位向的高分辨率。随着雷达带宽的增长，合成孔径雷达图像的分辨率越来越高，民用和

基于核稀疏保持投影的SAR目标特征提取方法研究

基于核稀疏保持投影的SAR目标特征提取方法研究作者：王欢熊水金陈荣华来源：《现代信息科技》2023年第21期收稿日期：2023-04-12基金项目：江西省教育厅科学技术研究项目（GJJ2204914）DOI：10.19850/ki.2096-4706.2023.21.005摘要：文章提出一种新的特征提取方法，将核稀疏保持投影（KSPP）方法运用到合成孔径雷达（SAR）目标识别中。

该方法将原始目标函数投影到高维特征空间，在高维特征空间求得样本的稀疏系数，将所有样本的稀疏系数组成稀疏重构矩阵，利用稀疏重构矩阵构造目标函数求得样本的特征向量，最后利用SVM分类器对目标进行分类识别。

基于MSTAR提供的实测SAR数据对方法进行验证，结果表明该方法能够有效地提高目标识别结果，且对目标的方位角不敏感，是一种有效的SAR目标特征提取方法。

关键词：核稀疏保持投影；特征提取；SAR；SVM分类器；MSTAR中图分类号：TN957.52 文献标识码：A 文章编号：2096-4706（2023）21-0020-05Research on SAR Target Feature Extraction Method Based On Kernel Sparsity Preserving ProjectionsWANG Huan， XIONG Shuijin， CHEN Ronghua（Jiangxi Vocational College of Finance and Economics， Jiujiang 332000， China）Abstract： This paper proposes a new feature extraction method， which applies Kernal Sparsity Preserving Projections （KSPP） to Sythentic Aperture Radar （SAR） target recognition. In this method， the original objective function is projected into the high-dimensional feature space， and the sparse coefficients of the samples are obtained in the high-dimensional feature space. The sparse coefficients of all samples are formed into the sparse reconstruction matrix， and the sparse reconstruction matrix is used to construct the objective function to obtain the feature vector of the samples. Finally， the SVM classifier is used to classify and recognize the targets. Based on the measured SAR data provided by MSTAR， the proposed method is verified. The results show that this method can effectively improve the target recognition results and is insensitive to the target azimuth angle， so it is an effective method for SAR target feature extraction.Keywords： KSPP; feature extraction; SAR; SVM classifier; MSTAR0 引言合成孔徑雷达（Sythentic Aperture Radar， SAR）自动目标识别（Automatic Target Recognition， ATR）技术在现代战场中有很重要的作用，利用雷达技术可以实现对目标有效的识别。

SAR图像目标检测研究综述

2、基于时域的方法：这类方法主要通过滑动窗口等方式，对SAR图像进行时域分析。这类方法可以更好地抑制斑点噪声，但是计算复杂度较高。
三、典型SAR图像目标检测方法介绍
1、基于SWT（Sliding Window Technique）的方法：这是一种常用的时域分析方法，通过在SAR图像上滑动一个窗口，对窗口内的像素进行统计和阈值判断，以检测目标。
1、传统方法
基于滤波的方法是SAR图像目标检测的常用方法之一。该方法主要通过滤波器对图像进行平滑处理，以减小图像的噪声和干扰，然后利用图像的统计特征进行目标检测。基于边缘的方法则通过检测图像边缘来提取目标信息。该方法主要利用图像边缘的突
变特性来识别目标，但容易受到噪声干扰。小波变换是一种有效的信号处理方法，在SAR图像目标检测中主要用于提取图像的多尺度特征，提高目标的识别精度。
另外，如何将SAR图像目标检测与其他图像处理任务（如图像分割、目标跟踪等）相结合，进一步提高SAR图像的应用价值，也是未来的一个研究方向。
总之，SAR图像目标检测是一个富有挑战性和应用价值的研究领域。未来的研究应不断探索和创新，结合新的技术和方法，进一步提高SAR图像目标检测的性能和鲁棒性，为实际应用提供更为可靠的解决方案。
4、训练策略调整：我们采用了分阶段训练的方法。首先，我们使用大量的无标签数据进行预训练，以增强网络对SAR图像背景和噪声的适应性。然后，我们使用有标签数据进行微调，以使网络能够更准确地检测和识别舰船目标。
5、后处理改进：在目标检测任务中，后处理是关键的一部分。我们提出了一种新的非极大值抑制（NMS）策略，该策略考虑到了SAR图像中舰船目标的空间关系和形状特征。此外，我们还引入了一种新的目标标签修正算法，以解决因SAR图像的分辨率和角度问题导致的目标识别错误。

SAR图像自动目标识别研究的开题报告

SAR图像自动目标识别研究的开题报告一、题目名称：SAR图像自动目标识别研究二、研究背景与意义：合成孔径雷达（SAR）作为一种重要的遥感技术，在军事、民用等领域都具有广泛应用。

而自动目标识别（Automatic Target Recognition, ATR）技术可以通过对SAR图像进行分析，实现对目标的自动识别，具有广泛的应用前景。

SAR图像的自动目标识别一直是遥感图像处理领域的研究热点之一。

目前，虽然已经有了很多关于SAR图像自动目标识别的研究工作，但这个问题依然是一个挑战性问题，SAR图像的较高噪声水平、复杂的背景、目标形态复杂多变等因素都给目标识别带来了很大的困难。

因此，对于SAR图像自动目标识别的研究，一方面，可以有效提高军事侦察、边境防卫、灾害监测等领域的遥感信息获取效率，为决策提供更加精确的数据分析支持；另一方面，也可以为SAR图像自动目标识别技术的发展提供更深入、更广泛的应用场景。

三、研究内容：本文将结合SAR图像自动目标识别的研究现状和实际应用需求，从以下方面进行研究：1. SAR图像目标特征提取通过分析SAR图像中目标的物理特性，探究基于SAR图像目标特征提取的方法，包括各种特征表示方法、特征选择方法、特征压缩方法等方面。

2. SAR图像目标分类技术通过综合对多种分类算法的分析及运用，提出一种基于SAR图像自动目标识别的分类方法，并进行实验验证。

3. SAR图像目标检测方法通过研究常用目标检测算法的特点及优缺点，提出一种适用于SAR 图像的目标检测方法，并通过实验进行验证。

四、研究方法：在SAR图像自动目标识别研究中，本文将采用以下研究方法：1. 收集SAR图像数据并进行预处理2. 根据SAR图像目标物理特性，分析和提取适用于目标识别的特征3. 通过机器学习方法对目标进行分类、识别和检测4. 实验验证识别效果五、预期成果：1. 综合掌握SAR图像自动目标识别的关键技术2. 实现基于SAR图像的自动目标识别算法，并进行实验验证3. 提出一种适合SAR图像自动目标识别的分类方法和检测方法，并对其进行实验验证4. 发表相关学术论文，撰写研究报告六、研究计划：时间节点任务考核内容1-2 月文献调研，研究SAR图像自动目标识别的现状和发展方向研究报告3-4 月 SAR图像目标特征提取的算法研究算法设计与验证报告5-6 月基于机器学习的分类和识别算法研究算法设计与验证报告7-8 月基于深度学习的目标检测算法研究算法设计与验证报告9-10 月算法整合及实验验证报告及结果分析11-12 月综合分析，撰写论文论文。

SAR-ISAR目标电磁特征提取及应用研究

SAR-ISAR目标电磁特征提取及应用探究SAR/ISAR目标电磁特征提取及应用探究引言：合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar，SAR）和逆合成孔径雷达（Inverse Synthetic Aperture Radar，ISAR）是一种使用雷达进行目标成像的技术。

随着电子技术的不息进步，SAR/ISAR成像技术在军事、民用和科研领域得到广泛应用。

在SAR/ISAR图像中，目标的电磁特征可以提取，从而用于目标分类、目标识别和目标定位等应用探究。

本文将重点探讨SAR/ISAR目标电磁特征的提取方法及其在实际应用中的相关探究。

一、SAR/ISAR目标电磁特征的提取方法1. 距离特征提取在SAR/ISAR成像过程中，通过分析目标回波信号的时延和幅度信息，可以提取目标的距离特征。

常用的距离特征提取方法包括距离-多普勒参数预估、时延和幅度像散分析等。

2. 动态特征提取动态特征是指目标在一定时间内的运动状态。

在SAR/ISAR图像中，通过分析目标的运动参数，如运动速度、加速度和运动轨迹等，可以提取目标的动态特征。

常用的动态特征提取方法包括多普勒频移分析、相位解调技术和动目标识别方法等。

3. 结构特征提取结构特征是指目标的几何外形和内部结构。

在SAR/ISAR图像中，通过分析目标的散射中心、边缘轮廓和纹理特征等，可以提取目标的结构特征。

常用的结构特征提取方法包括边缘检测算法、纹理特征分析和外形特征描述等。

二、SAR/ISAR目标电磁特征的应用探究1. 目标分类与识别通过提取SAR/ISAR目标的电磁特征，可以对不同类型的目标进行分类和识别。

例如，通过分析目标的散射中心、纹理特征和结构特征等，可以识别出战斗机、坦克、舰船等不同类型的目标。

这对于军事侦察、目标指示和目标识别等具有重要意义。

2. 目标定位与跟踪通过提取SAR/ISAR目标的距离特征和动态特征，可以实现目标的定位与跟踪。

例如，在导航与测绘领域，通过分析目标的距离-多普勒参数和运动参数等，可以实现对地面车辆、飞机和船舶等目标的高精度定位和跟踪。

SAR图像舰船目标检测与分类方法研究

SAR图像舰船目标检测与分类方法研究SAR图像舰船目标检测与分类方法研究摘要：合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar, SAR）技术在海洋监测、军事侦察等领域具有重要的应用价值。

其中，SAR图像中的舰船目标检测与分类一直是研究的热点和难点。

本文针对这一问题展开研究，提出了一种基于深度学习的SAR图像舰船目标检测与分类方法，并进行实验验证。

关键词：SAR图像；舰船目标；目标检测与分类；深度学习1.引言合成孔径雷达技术利用雷达装置对航空器等运动物体发送射频波，通过接收回波并经过信号处理，可以形成高分辨率的雷达图像。

与光学图像和红外图像相比，SAR图像不受天气和光照条件的限制，适用于复杂环境下的目标检测和识别。

因此，SAR图像在军事、海洋监测等领域具有广阔的应用前景。

2.舰船目标的特征分析舰船目标在SAR图像中具有一些特定的特征。

首先，船体通常具有大而连续的背景散射，同时还存在尖峰回波和缺陷散射等现象。

其次，舰船目标具有各种各样的形状和大小，从大型军舰到小型渔船都可能出现在SAR图像中。

因此，基于这些特征进行舰船目标的检测与分类是一项具有挑战性的任务。

3.传统方法的不足传统的SAR图像舰船目标检测与分类方法通常基于阈值分割、纹理特征提取等手段。

然而，这些方法往往无法很好地处理舰船目标的各种特征，且对于目标的尺寸、形状变化较为敏感。

因此，需要采用更加灵活和有效的方法来解决这一问题。

4.基于深度学习的SAR图像舰船目标检测与分类方法深度学习是一种多层次、非线性的机器学习方法，具有较强的图像处理和模式识别能力。

本文提出了一种基于深度学习的SAR图像舰船目标检测与分类方法。

具体步骤如下：(1) 数据准备：收集一系列具有舰船目标的SAR图像，并进行人工标注得到目标的位置信息。

(2) 数据预处理：对SAR图像进行去噪、增强等预处理操作，以提升目标的可辨识性。

(3) 深度学习模型的构建：选择合适的深度学习模型，如卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN），并根据标注的目标位置信息进行训练。

SAR图像目标鉴别和识别方法研究

SAR图像目标鉴别和识别方法探究近年来，合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar，SAR）成为航空航天领域中的重要技术，广泛应用于军事侦察、环境监测、资源勘探等领域。

在SAR图像处理中，目标鉴别和识别是一项关键任务，其目标是从复杂的SAR图像中准确地提取信息和识别目标。

本文将谈论SAR图像目标鉴别和识别方法的探究进展。

SAR图像由于受到地形、海洋等复杂环境因素的影响，屡屡具有模糊、噪声多、纹理复杂等特点，给目标的鉴别和识别带来了很大的挑战。

传统的图像处理方法如滤波、边缘检测等无法有效地解决这些问题。

因此，探究人员提出了多种新的算法和技术，旨在提高SAR图像目标鉴别和识别的准确性和稳定性。

起首，基于特征提取的方法是SAR图像目标鉴别和识别探究的重点之一。

特征提取是将原始图像转换为一组能够描述目标特征的数学特征。

常用的特征包括外形、纹理、极化等。

例如，通过提取目标的外形特征，可以区分目标之间的差异，进一步实现目标的鉴别和识别。

其次，机器进修方法在SAR图像目标鉴别和识别中得到广泛应用。

机器进修是使用一系列算法和模型来自动分析和进修数据的方法。

常用的机器进修方法包括支持向量机（Support Vector Machine，SVM）、人工神经网络（Artificial Neural Network，ANN）和深度进修等。

这些方法通过训练模型来实现对SAR图像目标的自动鉴别和识别。

此外，基于图像分割的方法也是SAR图像目标鉴别和识别探究的重要方法之一。

图像分割是将图像划分为不同的区域或目标的过程，通过分割可以更好地区分目标和背景。

常用的图像分割方法包括基于阈值分割、边缘检测和区域生长等。

这些方法可以通过提取目标的边缘轮廓或区域特征来实现SAR图像目标的鉴别和识别。

最后，基于物理特征的方法也是SAR图像目标鉴别和识别的重要探究方向。

因为不同的目标在SAR图像中往往具有不同的散射特征，通过分析目标的散射特性可以实现目标的准确鉴别和识别。

基于图像特征的SAR机场目标边缘提取方法研究

摘要ＳＲ图像边缘检测是ＳＲ图像处理与分析中最基础的内容之一，ＡＡ从分析ＳＲ图像的成像原理及目标统Ａ
计特性出发，根据ＳＡＲ机场图像的基本特性，出了一种基于图像特征的ＳＲ机场图像边缘提取方法，提Ａ综合运用了
中值滤波、图像分割、学形态算子对预处理后的ＳＲ图像进ａｎＡ
细微特征有差异，它们的回波信号也会不同，则这样本来具有常数后向散射截面的图像的同质区域，像元间会出现亮度
的变化，这种现象称为斑点，而形成斑点噪声。ＳＲ图像从Ａ
的斑点噪声是由雷达目标的回波信号的衰落现象引起的，是
包含ＳＲ系统在内的所有基于相干原理的成像系统所固有Ａ的原理性缺点，它需要复杂的统计分布模型来描述。根据图
布和韦伯分布等。这里需要指出的是，斑点噪声使得ＳＲＡ
图像不能正确反映目标的散射特性，重地影响了图像质严
量，降低了对图像中目标的信息提取能力。因此，抑制 “ 干相
斑” 噪声＿ｊＳ１是ＡＲ图像应用的重要课题，ＳＲ信息获是Ａ
第２８卷
２００９年１２月
情
报
杂
志
ＪＵＲＮＥＬＧＥＣＯＡＬＯＦＩＮＴＬＩＮＥ
Ｖｌ．８０２１Ｄｅ．２０ｃ０９
基于图像特征的ＳＲ机场目Ａ标边缘提取方法研究
李德军王晓娟王占龙２武赫男
（．１空军航空大学长春１０２；．３０部队５分队沈阳１０４）３０２２９１７６１１１

SAR图像小目标检测及目标方位角估计

SAR图像小目标检测及目标方位角估计方法研究1 SAR图像点目标检测雷达图像上的点状目标，指的是以亮斑的形式出现在雷达图像上的那些目标。

大多数战术目标，如坦克、战车、大炮、船只等，以及工业设施，如高压输电线塔、油井、孤立的小建筑物等，都呈现为点状目标。

目标检测就是要找出什么是目标，它是目标识别和分类的基础,检测结果影响目标的特征提取，最终影响目标识别和分类的精度。

其方法主要是根据目标在图像上的标记(特有的灰度特征和纹理特征，形状等)及其与相邻目标的相互关系，采用相应算法来进行检测。

较典型的检测方法有恒虚警法和扩展分形法。

1.1恒虚警法恒虚警处理技术(CFAR)是在雷达自动检测系统中给提供检测阈值，使杂波和干扰对系统的虚警概率影响最小的目标检测算法。

2000年万朋，王建国，赵志钦，黄顺吉在文献[1]中分析了在均匀杂波回波功率服从Gamma分布条件下SAR点目标检测，推导了点目标虚警概率和检测概率与阈值系数关系，提出了检测点目标阈值系数选择根据和方法。

在杂波均值估计方面，提出了以全局均值代替局部动态均值。

在检测效果方面，基于Gamma分布的全局均值检测算法优于基于Gamma 分布的局部动态均值检测算法，它们都优于双参数恒虚警检测算法。

在计算量方面，基于Gamma分布的全局均值检测算法比基于Gamma分布的局部动态均值检测算法小，在这方面也都优于双参数恒虚警检测算法。

UWB SAR图像中的目标检测通常指二面角目标检测,点目标检测由于没有发现军用车辆等人造目标这一直接效益而受到较少关注。

为满足一些UWB SAR图像中检测点目标的需求(如图像融合时的配准,通过路灯和树木进行道路检测和为了抑制树干杂波而识别树干杂波等)，2004年方学立，梁甸农，王岩在文献[2]中研究了其中的点目标检测问题，通过综合运用方向依赖滤波、隐马尔可夫模型和恒虚警率检测技术，设计了一种用于机载UWB SAR 图像中的点目标检测算法。

SAR图像车辆目标ROI的提取技术

ＳＡＲ图像车辆目标ＲＯＩ的提取技术
李禹① 计科峰① 粟 ② 毅①
７０８）１０６ ① 国防科技大学电子科学与工程学院长沙４０７）ｆ１０３ ②西安武警工程学院通信工程系西安ｆ
摘要：ＳＲ图像感兴趣目区域（ｅｉｆｎｅｅ，Ｏ）Ａ标ＲｇｎＯｔｓＲＩｏＩｒｔ的提取是目标识别的基础。该文针对ＳＲ图像中车Ａ辆目ＲＩ标Ｏ提取问题，系统分析了ＲＩＯ提取过程的关键环节，提出了采用基于有序数据可变索引（ｒｅｅａａＯｄｒｄＤｔＶｒｂｌｖｎｅ，Ｖ）自适应ＣＡａｉｉｔＩｄｘＯＤＩａｉ的ＦＲ方法实现目的恒虚警检测，同时对ＲＩ片计算鉴别特征，并实现序标Ｏ切
Ａｂｔａｔｓｒｃ：ＲＯＩｅｔａｔｏｓｔｅｅｓｎｉｌｔｃｎｌｇｏａｇｔｒｃｇｉｉｎｉＡＲｍａｅｘｒｃｉｎｉｈｓｅｔａｅｈｏｏｙｆｒｔｒｅｅｏｎｔｏｎＳｉｇ．ＴｈｓｐｐｅｒｔｙｉａｒｆｓｌｉａａｙｓｓｔｅｄｆｃｌｉｓｏｎｌｅｈｉｕｔｅｆＲＯＩｅｔａｔｏｒｖｈｃｅｉＡＲｉｆｘｒｃｉｎｆｅｉｌｎＳｏｉｇ，ｒｓｎｓｉｓｋｙｓｅｓａｄｆｗｈａｔＡｎｈｎｍａｅｐｅｅｔｅｔｐｎｏｃｒ．ｄｔｅｔｌ
贯鉴别。最后利用Ｘ波段ＳＡＲ图像数据验证了该文的Ｒ提取技术，给出了鉴别输出的Ｒ，处理结果显示该ＯＩＯＩ文算法能准确提取车辆目标Ｒ，有效消除虚警。ＯＩ关键词：ＳＡＲ；感兴趣区域；目标检测；目标鉴别；聚类

无人机SAR运动目标检测与成像方法研究

无人机SAR运动目标检测与成像方法研究一、引言1. 研究背景与意义随着无人机技术的迅猛发展，无人机平台已经成为遥感领域中的重要工具。

合成孔径雷达（SAR）作为一种主动式微波遥感技术，具有全天时、全天候的成像能力，因此在无人机平台上搭载SAR系统具有巨大的应用潜力。

无人机SAR系统能够实现对地表的高分辨率成像，并且在灾害监测、军事侦察、地形测绘等领域发挥着重要作用。

然而，无人机SAR系统在进行成像时，常常会受到运动目标的影响，导致成像质量下降。

因此，研究无人机SAR运动目标检测与成像方法具有重要的实际意义。

通过对运动目标的准确检测与成像，可以提高无人机SAR系统的成像质量和应用效果，为相关领域的决策提供更为准确、可靠的信息支持。

2. 研究现状目前，国内外在无人机SAR运动目标检测与成像方面已经取得了一定的研究进展。

传统的方法主要基于信号处理、图像处理和计算机视觉等技术，通过对回波信号或图像序列进行处理来检测运动目标。

然而，这些方法在处理复杂场景和微弱目标时往往存在性能瓶颈。

近年来，深度学习等人工智能技术在图像处理领域取得了显著的成功，也为无人机SAR运动目标检测与成像提供了新的思路和方法。

通过构建深度神经网络模型，可以实现对运动目标的自动检测和成像，提高检测的准确性和鲁棒性。

然而，深度学习模型在训练过程中需要大量的标注数据，而在实际应用中往往难以获取足够数量的标注样本，这是当前研究面临的一个挑战。

3. 研究目标与内容本研究的目标是针对无人机SAR系统中的运动目标检测与成像问题，提出一种有效的方法来提高检测的准确性和成像的质量。

具体研究内容包括：分析运动目标的特性，研究传统的运动目标检测方法及其性能瓶颈；探索深度学习等人工智能技术在运动目标检测与成像中的应用潜力；设计并实现一种基于深度学习的无人机SAR运动目标检测与成像方法；通过实验验证所提方法的有效性和优越性。

二、无人机SAR系统基础1. 无人机平台无人机平台是无人机SAR系统的重要组成部分，其类型、载荷能力和技术参数直接影响到系统的性能和成像质量。

SAR图像高精度定位技术研究

SAR图像高精度定位技术研究合成孔径雷达（SAR）图像是一种通过合成孔径雷达系统获取的遥感图像，具有全天候、全天时、高分辨率等特点。

在军事、民用等领域，SAR图像广泛应用于目标检测、跟踪、识别等应用中。

然而，由于SAR 图像的成像机制和处理过程的复杂性，其定位精度往往受到多种因素的影响，如雷达系统参数、目标特性、图像处理方法等。

因此，研究SAR图像高精度定位技术具有重要的理论和应用价值。

当前SAR图像高精度定位技术的研究主要集中在以下几个方面：基于成像模型的定位技术：该方法通过建立SAR图像的成像模型，推导定位公式，实现高精度定位。

例如，Richards-Rabbitts定位算法是一种常用的基于成像模型的SAR图像定位算法，可实现高精度的距离和方位角估计。

基于特征提取的定位技术：该方法通过提取SAR图像中的纹理、边缘、相位等特征，利用计算机视觉和图像处理技术实现高精度定位。

例如，基于深度学习的特征提取方法可有效提高SAR图像的定位精度。

基于模型的定位技术：该方法通过建立SAR系统的数学模型，利用模型拟合和参数估计方法实现高精度定位。

例如，基于压缩感知技术的SAR图像重建方法可提高定位精度，同时降低计算复杂度。

虽然上述方法在某些情况下能够实现较高的定位精度，但仍然存在一些问题。

基于成像模型的定位技术往往需要精确的系统参数和复杂的计算过程，实时性较差。

基于特征提取的定位技术容易受到图像质量、噪声等因素的影响，稳定性较差。

基于模型的定位技术需要准确的模型和足够的训练数据，对于复杂场景和不同目标类型的适应性有待进一步提高。

SAR图像高精度定位技术的核心是通过对SAR图像中目标特征的提取和识别，确定目标在图像中的精确位置。

具体实现过程如下：SAR图像预处理：由于SAR图像的成像机制和处理过程的复杂性，往往需要进行预处理操作，如滤波、去噪、平移校正等，以提高图像质量和定位精度。

目标特征提取：利用SAR图像中的纹理、边缘、相位等特征，提取出目标在图像中的特征表现，如多尺度边缘检测、相位梯度等。