【摘要】：工作在掃描模式的海用警戒雷達需要監(jiān)視方圓近百公里的海洋、陸地、島礁混合的復(fù)雜區(qū)域。雷達接收的探測場景的回波由地雜波、海雜波、海面目標(biāo)回波、島礁回波混合雷達接收機的噪聲構(gòu)成。在小擦地角或者較高空間分辨率情況下,在一些海洋區(qū)域海雜波有時會比噪聲功率水平低。因此,海用警戒雷達海陸分割的目的就是按照探測場景的雷達回波把探測場景分割為陸地區(qū)域、海雜波占優(yōu)區(qū)域和噪聲占優(yōu)區(qū)域。而海陸分割的質(zhì)量直接影響到后續(xù)的檢測方法選擇和檢測性能。已有的海陸分割方法主要是基于從雷達回波中提取的單一測度進行場景分割,存在分割質(zhì)量不高的問題。本文中,我們將致力于利用從雷達回波中提取的多個體現(xiàn)海洋、陸地和噪聲差異的測度,通過多個測度的融合實現(xiàn)探測場景的海-陸-噪聲三元分割。本論文的主要內(nèi)容如下:首先,對本文涉及到的圖像處理理論進行簡單介紹�；仡櫫藱C器學(xué)習(xí)在圖像處理中的應(yīng)用,著重對監(jiān)督學(xué)習(xí)中的K-NN算法進行了詳細介紹,分析了其優(yōu)缺點。隨后介紹了圖像處理中的數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)方法,簡述了二值形態(tài)學(xué)、灰度形態(tài)學(xué)在圖像處理中的應(yīng)用并通過實例演示了各算子的作用和處理效果。其次,本文實現(xiàn)了一種有效的海陸分割方法。結(jié)合雷達工作原理和實測數(shù)據(jù)分析了海雜波和地雜波之間的本質(zhì)差異,表明了多普勒偏移和初相不是其本質(zhì)差異,多普勒帶寬是其本質(zhì)差異。因此,我們提出了初相-多普勒偏移不變距離刻畫各空間分辨單元回波之間的差異。在該距離下,按照先驗信息選擇部分陸地區(qū)域和海面區(qū)域的回波向量作為訓(xùn)練樣本并利用K-NN分類器對探測場景進行初分類。最后采用數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)處理對初分類結(jié)果進一步處理得到海陸分割結(jié)果。提出的方法不需要設(shè)置任何門限就能夠?qū)⑻綔y場景正確地分割為海洋區(qū)域和陸地區(qū)域。最后,本文提出了一種基于K-NN分類器的特征域海-陸-噪三元分割方法。該方法根據(jù)海雜波、地雜波、噪聲各自特性的不同,利用非高斯性、白化度、多普勒帶寬、回波功率以及雜噪比五個特征構(gòu)成特征向量,并用特征向量間的馬氏距離刻畫分辨單元間的差異。在該距離下,利用K-NN分類器對探測場景進行初分割,其分割結(jié)果進一步經(jīng)過形態(tài)學(xué)濾波得到最終的場景三元分割。成功地將噪聲區(qū)域從探測場景中剔除,實現(xiàn)了更精細化的場景分割。實測數(shù)據(jù)的分割結(jié)果表明提出的特征域K-NN分割方法是有效的。
【圖文】：

西安電子科技大學(xué)碩士學(xué)位論文面：分類與問題求解。分類是系統(tǒng)根據(jù)已經(jīng)明確的分類知識對待分類的，，以確定圖像中目標(biāo)的類別屬性。通過某種分類算法對已知數(shù)據(jù)進行訓(xùn)一個通用的分類規(guī)則，之后通過訓(xùn)練得到的分類規(guī)則對待分類的測試數(shù)得到期望的結(jié)果。其學(xué)習(xí)過程如圖 2.1 所示，分類過程如圖 2.2 所示。

西安電子科技大學(xué)碩士學(xué)位論文面：分類與問題求解。分類是系統(tǒng)根據(jù)已經(jīng)明確的分類知識對待分類的，以確定圖像中目標(biāo)的類別屬性。通過某種分類算法對已知數(shù)據(jù)進行訓(xùn)一個通用的分類規(guī)則，之后通過訓(xùn)練得到的分類規(guī)則對待分類的測試數(shù)得到期望的結(jié)果。其學(xué)習(xí)過程如圖 2.1 所示，分類過程如圖 2.2 所示。圖 2.1 學(xué)習(xí)過程
【學(xué)位授予單位】：西安電子科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：TN957.51;P714

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本文編號：2603349