【摘要】：利用合成孔徑雷達(dá)(Synthetic Aperture Radar,SAR)圖像進(jìn)行艦船目標(biāo)檢測(cè)對(duì)于軍事情報(bào)獲取、海洋監(jiān)視和漁業(yè)管控意義重大,已經(jīng)成為海洋遙感領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。在近港區(qū)域,艦船集中�？�,進(jìn)出頻繁,極具偵查價(jià)值,因此,研究SAR圖像近港艦船目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。本文以準(zhǔn)確提取艦船目標(biāo)為目的,針對(duì)近港SAR圖像中排除陸地干擾、剔除雜波虛警等問題,采用理論結(jié)合實(shí)踐的方法,對(duì)SAR圖像海陸分割、艦船目標(biāo)檢測(cè)與鑒別等關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行了深入研究。艦船檢測(cè)本質(zhì)上是數(shù)據(jù)逐級(jí)篩選問題,針對(duì)近港區(qū)域SAR圖像,本文主要通過海陸分割、目標(biāo)檢測(cè)、虛警鑒別三級(jí)篩選達(dá)到艦船目標(biāo)檢測(cè)的目的。海陸分割是去除陸地區(qū)域,目標(biāo)檢測(cè)是從海洋中提取可能是艦船目標(biāo)的ROI切片,虛警鑒別是從檢測(cè)結(jié)果中剔除虛警,最終輸出艦船目標(biāo)。根據(jù)以上思路,開展工作如下:在SAR圖像中,近港區(qū)域背景復(fù)雜,碼頭和艦船均屬于強(qiáng)散射目標(biāo),灰度接近,當(dāng)艦船停泊在碼頭附近時(shí),在圖像上表現(xiàn)為與碼頭連成一體,傳統(tǒng)目標(biāo)檢測(cè)方法難以正確分離艦船與碼頭。針對(duì)這一問題,本文提出一種新的艦船檢測(cè)方法,以海陸分割為基礎(chǔ),將同一區(qū)域光學(xué)圖像作為先驗(yàn)知識(shí),通過SAR圖像和光學(xué)圖像的自動(dòng)配準(zhǔn),將港口的光學(xué)模板準(zhǔn)確映射到SAR圖像上,從而把靠岸艦船與碼頭分離,然后在限定的海洋區(qū)域內(nèi)進(jìn)行全局CFAR檢測(cè),快速提取艦船目標(biāo)�；谔卣鞯蔫b別方法是目前應(yīng)用最為廣泛的目標(biāo)鑒別方法,本文針對(duì)艦船目標(biāo)和雜波虛警的差異,基于變化檢測(cè)技術(shù),提出一種新的鑒別特征—目標(biāo)像素聚集度特征。該特征可定量評(píng)估切片分割后強(qiáng)散射目標(biāo)像素在目標(biāo)區(qū)域的聚集程度,從而將真實(shí)目標(biāo)和雜波虛警區(qū)分開。此外,艦船目標(biāo)的幾何特征也是一種重要的鑒別特征,然而,由于SAR相干成像機(jī)理,艦船目標(biāo)上容易出現(xiàn)“拖影”或“十字叉”,給艦船目標(biāo)的幾何特征提取帶來困難。針對(duì)這一問題,本文根據(jù)艦船輪廓近似橢圓形的特點(diǎn),提出一種基于橢圓擬合的艦船目標(biāo)幾何特征提取方法。通過多組真實(shí)SAR數(shù)據(jù)的實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證表明,該方法可以在一定程度上克服“拖影”和“十字叉”的不良影響。
[Abstract]:Ship target detection using synthetic Aperture Radar (Synthetic Aperture) images is of great significance for military intelligence acquisition, marine surveillance and fisheries control, and has become a research hotspot in the field of marine remote sensing. In the near port area, ships call in and out frequently, which is of great value for detection. Therefore, it is of great practical significance to study the detection technology of ships near port in SAR images. Aiming at the problem of eliminating land interference and eliminating clutter false alarm in near-port SAR image, this paper uses the method of combining theory with practice to segment the SAR image by using the method of combining theory with practice. The key technologies of ship target detection and identification are studied in detail. Ship detection is essentially a data level screening problem. In view of the SAR images in the near port region, the purpose of ship target detection is mainly achieved by sea and land segmentation, target detection and false alarm discrimination. Land and sea segmentation is to remove land area, target detection is to extract ROI slices from the ocean that may be a ship target, false alarm identification is to eliminate false alarm from the detection result, and finally to output ship target. According to the above ideas, the work is as follows: in the SAR image, the background of the near port area is complex, the wharf and the ship belong to the strong scattering target, and the gray level is close. When the ship is moored near the dock, it appears to be connected with the wharf on the image. Traditional target detection method is difficult to separate ship from wharf correctly. In order to solve this problem, a new ship detection method is proposed in this paper. Based on the segmentation of land and sea, the optical image of the same region is taken as a priori knowledge, and the automatic registration of the SAR image and the optical image is carried out. The optical template of the port is accurately mapped to the SAR image, and then the docking ship is separated from the wharf, and then the global CFAR detection is carried out in the limited ocean area to extract the ship target quickly. Feature-based discriminant method is the most widely used target identification method at present. In this paper, a new discriminant feature, the pixel aggregation feature, is proposed based on the change detection technique for the difference between ship target and clutter false alarm. This feature can quantitatively evaluate the aggregation degree of the pixels of the strong scattering target in the target region after slice segmentation, and then distinguish the real target from the clutter false alarm. In addition, the geometric feature of ship target is also an important distinguishing feature. However, because of SAR coherent imaging mechanism, it is easy to appear "drag" or "cross" on ship target, which makes it difficult to extract geometric feature of ship target. In order to solve this problem, a method of extracting geometric features of ship objects based on elliptic fitting is proposed according to the approximate elliptical feature of ship contour. The experimental results of real SAR data show that the method can overcome the negative effects of "drag" and "cross" to some extent.
【學(xué)位授予單位】：國(guó)防科學(xué)技術(shù)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號(hào)】：E925;TN957.52

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本文編號(hào)：2172863