本文關(guān)鍵詞：基于素描稀疏表示和低秩分解的SAR圖像目標檢測，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：合成孔徑雷達(Synthetic Aperture Radar,SAR)圖像的目標檢測首先從SAR圖像中提取出包含潛在目標的感興趣區(qū)域,然后在潛在目標區(qū)域中對人工目標進行定位,實現(xiàn)目標與背景的分離。由于合成孔徑雷達在航空航天、地面監(jiān)測、戰(zhàn)場偵察、武器制導(dǎo)等領(lǐng)域具有重要的應(yīng)用價值,因此基于SAR圖像的目標檢測技術(shù)已經(jīng)成為SAR民用和軍事應(yīng)用的核心技術(shù)之一,對于后續(xù)的目標識別與分類具有十分重要的意義。SAR圖像的素描圖是對圖像結(jié)構(gòu)信息的一種稀疏描述,以比值算子和相關(guān)性算子為基準的邊線模型能夠更好的刻畫SAR圖像中的奇異信息。低秩分解模型通過對觀測矩陣中背景低秩性和前景稀疏性的約束,將實際觀測到的矩陣分解為表示背景的低秩矩陣和表示前景的稀疏矩陣,而目標和噪聲存在于表示前景的稀疏矩陣中。本文將結(jié)合SAR素描模型和魯棒主成分分析(Robust principal component analysis,Rpca)低秩分解模型,提出基于素描稀疏表示的候選目標區(qū)域提取方法以及基于目標區(qū)域與低秩分解的SAR圖像人工目標定位方法。本文的主要創(chuàng)新工作為:(1)針對人工目標定位不準確的問題,本文在實現(xiàn)人工目標區(qū)域觀測矩陣構(gòu)造與分解的基礎(chǔ)上,提出了一種基于目標區(qū)域與低秩分解的SAR圖像目標檢測方法。首先研究和分析了劉芳、宋建梅所提出的基于初始素描圖線段規(guī)整度的候選目標區(qū)域提取算法,由于該方法所采用的初始素描圖是通過Primal Sketch模型提取得到的,模型中的邊緣檢測算子是針對光學(xué)圖像的加性噪聲而設(shè)計的,并不適用于SAR圖像的乘性噪聲模型,因此本文在采用SAR素描模型得到素描圖的基礎(chǔ)上進行候選目標區(qū)域的提取,然后利用候選目標區(qū)域灰度和線密度統(tǒng)計特征剔除虛警目標區(qū)域,設(shè)計目標區(qū)域觀測矩陣的構(gòu)造方法,并采用Rpca分解方法對其進行分解得到低秩矩陣和稀疏矩陣,利用稀疏矩陣的統(tǒng)計特性來實現(xiàn)人工目標區(qū)域中的目標定位;(2)在基于初始素描圖線段規(guī)整度的候選目標區(qū)域提取算法和采用SAR素描模型得到素描圖的基礎(chǔ)上,本文分析了不同類型的人工目標在SAR圖像素描圖中的稀疏表示特征,定義了用于計算素描線段規(guī)整度的自適應(yīng)幾何結(jié)構(gòu)窗口,并設(shè)計了區(qū)域擴充規(guī)則進行候選目標區(qū)域的提取。仿真實驗表明,相比原候選目標區(qū)域提取算法中固定窗口大小以及遞歸生長規(guī)則的策略,本文所提出的基于SAR圖像素描圖與自適應(yīng)幾何結(jié)構(gòu)窗的候選目標區(qū)域提取方法能夠有效的降低候選目標區(qū)域中所包含的虛警目標比例,更有利于后續(xù)人工目標的定位。
【關(guān)鍵詞】：目標檢測 SAR素描模型 候選目標區(qū)域 Rpca 觀測矩陣
【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】：2016
【分類號】：TN957.52
【目錄】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-9
• 符號對照表9-10
• 縮略語對照表10-13
• 第一章 緒論13-21
• 1.1 SAR圖像概述13-14
• 1.2 SAR圖像目標檢測的研究背景及意義14-16
• 1.3 圖像目標檢測方法的研究現(xiàn)狀16-19
• 1.3.1 光學(xué)圖像目標檢測方法16-17
• 1.3.2 SAR圖像目標檢測方法17-19
• 1.4 論文的主要內(nèi)容及安排19-21
• 第二章 相關(guān)工作和背景技術(shù)21-29
• 2.1 視覺計算理論21-22
• 2.2 初始素描模型與候選目標區(qū)域提取算法22-25
• 2.2.1 初始素描模型22-24
• 2.2.2 基于初始素描圖線段規(guī)整度的候選目標區(qū)域提取算法24-25
• 2.3 低秩矩陣恢復(fù)及其應(yīng)用場景25-26
• 2.4 本章小結(jié)26-29
• 第三章 基于目標區(qū)域與低秩分解的SAR圖像目標檢測算法29-47
• 3.1 引言29-32
• 3.1.1 Rpca低秩分解模型及其求解方法29-30
• 3.1.2 SAR素描模型30-32
• 3.2 基于SAR圖像素描圖線段規(guī)整度的候選目標區(qū)域提取算法32-36
• 3.2.1 算法描述32-33
• 3.2.2 仿真實驗與分析33-36
• 3.3 候選目標區(qū)域觀測矩陣的構(gòu)造36-41
• 3.3.1 候選目標區(qū)域觀測矩陣的構(gòu)造方法36-38
• 3.3.2 仿真實驗與分析38-41
• 3.4 基于目標區(qū)域與低秩分解的SAR圖像目標檢測算法41-45
• 3.4.1 算法描述41-42
• 3.4.2 仿真實驗與分析42-45
• 3.5 本章小結(jié)45-47
• 第四章 基于自適應(yīng)幾何結(jié)構(gòu)窗與低秩分解的SAR圖像目標檢測算法47-61
• 4.1 引言47-50
• 4.1.1 圖像ROI提取方法47-49
• 4.1.2 計算初始素描圖線段規(guī)整度的區(qū)域劃分49
• 4.1.3 區(qū)域生長規(guī)則的定義49-50
• 4.2 自適應(yīng)幾何結(jié)構(gòu)窗的構(gòu)造50-53
• 4.2.1 自適應(yīng)幾何結(jié)構(gòu)窗的構(gòu)造方法50-52
• 4.2.2 仿真實驗與分析52-53
• 4.3 基于SAR圖像素描圖與自適應(yīng)幾何結(jié)構(gòu)窗的候選目標區(qū)域提取算法53-57
• 4.3.1 算法描述53-55
• 4.3.2 仿真實驗與分析55-57
• 4.4 基于自適應(yīng)幾何結(jié)構(gòu)窗與低秩分解的SAR圖像目標檢測算法57-60
• 4.4.1 算法描述57-58
• 4.4.2 仿真實驗與分析58-60
• 4.5 本章小結(jié)60-61
• 第五章 總結(jié)與展望61-63
• 5.1 總結(jié)61-62
• 5.2 展望62-63
• 參考文獻63-67
• 致謝67-69
• 作者簡介69-70

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