本文選題：目標(biāo)檢測 + SAR圖像技術(shù)　； 參考：《艦船科學(xué)技術(shù)》2017年10期

【摘要】：SAR技術(shù)飛速發(fā)展,大量的船載SAR系統(tǒng)已經(jīng)運(yùn)用到了船舶目標(biāo)檢測和參數(shù)提取中。本文在傳統(tǒng)的船舶目標(biāo)檢測的基礎(chǔ)上進(jìn)行改進(jìn),提出基于分解理論的極化SAR圖像船舶目標(biāo)檢測,并在檢測過程中利用邊緣檢測模板和Freeman分解理論提取邊緣信息,解決邊緣模糊的問題。本文還提取船舶目標(biāo)的運(yùn)動參數(shù)。最后進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn),實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明本文具有可行性和一致性。
[Abstract]:With the rapid development of SAR technology, a large number of shipborne SAR systems have been applied to ship target detection and parameter extraction. Based on the traditional ship target detection, a polarimetric SAR image ship target detection based on decomposition theory is proposed in this paper. The edge information is extracted by using edge detection template and Freeman decomposition theory in the detection process. Solve the problem of blurry edges. The motion parameters of ship targets are also extracted in this paper. Finally, the simulation results show that this paper is feasible and consistent.
【作者單位】： 南京信息職業(yè)技術(shù)學(xué)院;
【基金】：南京信息職業(yè)技術(shù)學(xué)院自然科研基金資助項(xiàng)目(YK20160501) 江蘇省高校品牌專業(yè)建設(shè)工程資助項(xiàng)目(PPZY2015A092)
【分類號】：TN957.52;U665.2

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本文編號：1906457