【摘要】：合成孔徑雷達(dá)SAR是一種利用微波進(jìn)行感知的主動(dòng)傳感器,它具有全天候、全天時(shí)、分辨率高以及穿透力強(qiáng)等特點(diǎn),成為目前對(duì)地觀測(cè)和軍事偵察的重要手段。自20世紀(jì)50年代以來,雷達(dá)成像技術(shù)日益成熟,成像分辨率不斷提高,使得SAR圖像目標(biāo)檢測(cè)和識(shí)別技術(shù)受到了越來越廣泛的關(guān)注。現(xiàn)有的SAR圖像目標(biāo)檢測(cè)算法,對(duì)于復(fù)雜場(chǎng)景下目標(biāo)的檢測(cè)效果較差,會(huì)檢測(cè)出大量虛警,降低后續(xù)鑒別和識(shí)別的準(zhǔn)確率。本文通過利用先驗(yàn)知識(shí),聯(lián)系目標(biāo)和環(huán)境之間的特定關(guān)系,在特定環(huán)境中進(jìn)行特定目標(biāo)的檢測(cè),從而有效地降低虛警。同時(shí),本文還將目標(biāo)的檢測(cè)、鑒別和識(shí)別算法,嵌入到人機(jī)交互界面,實(shí)現(xiàn)軟件化,使得整個(gè)流程更加直觀,可視化。論文主要安排如下:1.研究了基于場(chǎng)景先驗(yàn)知識(shí)的飛機(jī)目標(biāo)檢測(cè)的算法實(shí)現(xiàn)。首先,介紹了適用于SAR圖像的邊緣檢測(cè)算子。其次,介紹了Hough變換。在邊緣檢測(cè)的基礎(chǔ)上,通過Hough變換檢測(cè)直線段,得到機(jī)場(chǎng)跑道的位置。最后,介紹了區(qū)域生長(zhǎng)。在跑道中,選取種子點(diǎn),利用區(qū)域生長(zhǎng)算法生長(zhǎng)出機(jī)場(chǎng)跑道區(qū)域,在機(jī)場(chǎng)跑道區(qū)域中運(yùn)用CFAR檢測(cè)算子,對(duì)飛機(jī)目標(biāo)進(jìn)行檢測(cè)。2.研究了基于場(chǎng)景先驗(yàn)知識(shí)的車輛目標(biāo)檢測(cè)后的虛警去除算法實(shí)現(xiàn)。車輛目標(biāo)一般停在開闊地,該區(qū)域一般為SAR圖像中的主導(dǎo)背景區(qū)域,可通過直方圖統(tǒng)計(jì),找到該區(qū)域中的一點(diǎn)作為初始種子點(diǎn),利用區(qū)域生長(zhǎng)算法生長(zhǎng)出該區(qū)域。未生長(zhǎng)出的區(qū)域有可能是建筑、樹木、陰影等區(qū)域,而這些區(qū)域一般不會(huì)存在車輛目標(biāo),通過選取訓(xùn)練樣本,對(duì)該區(qū)域進(jìn)行一類分類,得到真實(shí)的樹木、建筑、陰影區(qū)域,在超像素CFAR檢測(cè)的基礎(chǔ)上,去除該區(qū)域中檢測(cè)到的疑似目標(biāo),得到去除虛警后的結(jié)果。3.設(shè)計(jì)SAR圖像目標(biāo)檢測(cè)與識(shí)別軟件。通過MatlabC混合編程技術(shù),將SAR目標(biāo)檢測(cè)-鑒別-識(shí)別算法,嵌入到基于MFC設(shè)計(jì)的人機(jī)交互界面,增強(qiáng)了算法的可視化。整個(gè)軟件包含了數(shù)據(jù)讀取、預(yù)處理、檢測(cè)、鑒別、識(shí)別和輔助模塊共六個(gè)模塊,模塊之間既聯(lián)合又獨(dú)立。同時(shí),又預(yù)留有其他算法模塊,增強(qiáng)了軟件的可擴(kuò)展性。
【學(xué)位授予單位】：西安電子科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TN957.51

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2573019