合成孔徑雷達(dá)（Synthetic Aperture Radar,SAR）是一種利用合成孔徑原理,基于早期的真實(shí)孔徑雷達(dá)技術(shù)發(fā)展出來(lái)的高分辨率成像雷達(dá)技術(shù)。由于SAR成像具有全天時(shí)、全天候、多波段、多極化、高分辨率等特性,被廣泛應(yīng)用于遙感偵察、地形測(cè)繪、目標(biāo)監(jiān)視及環(huán)境監(jiān)測(cè)等領(lǐng)域。SAR成像探測(cè)距離遠(yuǎn)、穿透性強(qiáng),是復(fù)雜背景下地面車輛監(jiān)測(cè)的重要手段,SAR圖像目標(biāo)檢測(cè)方法的研究具有重要意義。由于SAR圖像為相干成像,斑噪嚴(yán)重,目標(biāo)背景邊界不清晰,目標(biāo)像素?cái)?shù)少,視點(diǎn)多變,為SAR圖像目標(biāo)檢測(cè)算法帶來(lái)了困難。傳統(tǒng)的基于分割與先驗(yàn)特征提取的SAR圖像目標(biāo)檢測(cè)方法,存在檢測(cè)準(zhǔn)確率低、虛警高、目標(biāo)場(chǎng)景適應(yīng)性差等問(wèn)題,因此本文首先引入深度學(xué)習(xí)方法,基于Faster-RCNN網(wǎng)絡(luò)框架實(shí)現(xiàn)SAR圖像車輛檢測(cè)方法。針對(duì)Faster-RCNN網(wǎng)絡(luò)存在目標(biāo)特征提取的不足,斑噪特征無(wú)法去除的問(wèn)題,本文訓(xùn)練了一個(gè)噪聲抑制網(wǎng)絡(luò)DnNet來(lái)對(duì)SAR圖像進(jìn)行噪聲特征提取,然后結(jié)合Faster-RCNN網(wǎng)絡(luò)搭建DnRCNN網(wǎng)絡(luò),利用DnNet網(wǎng)絡(luò)提取到的噪聲特征,通過(guò)卷積降采樣以及特征圖像素相減等操作實(shí)現(xiàn)特征圖上的“去噪”操... 

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【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

SAR成像原理示意圖

（a）SAR 艦船目標(biāo) (b) SAR 車輛目標(biāo)圖 2-2 真實(shí) SAR 圖像形狀特征：狀特征指的是不同的目標(biāo)在 SAR 圖像上表現(xiàn)出的大小、形狀等特以通過(guò)圖像處理方法對(duì)目標(biāo)特征進(jìn)行提取，從而實(shí)現(xiàn)特定目標(biāo)的檢測(cè)像由于成像技術(shù)還不成熟，成像分辨率較低，有些目標(biāo)區(qū)域只包含區(qū)域小，邊緣模糊，形狀特征提取困難，而近年來(lái)隨著 SAR 成像分標(biāo)形狀特征越來(lái)越明顯，成像效果接近可見(jiàn)光，在 SAR 圖像目標(biāo)檢越來(lái)越重要。特征：是通過(guò)主動(dòng)發(fā)射與接收微波回波進(jìn)行成像的雷達(dá)技術(shù)，而雷達(dá)觀測(cè)目是光滑的，微波在目標(biāo)表面發(fā)生散射，接收時(shí)各個(gè)微波的散射回波會(huì)相位為 ，幅度為 V的總回波，其回波矢量疊加的過(guò)程如圖 2-3 所示

圖 2-3 多散射體回波矢量疊加的回波數(shù)據(jù)，G表示成像目標(biāo)散射單元的上面的等式可以看出，SAR 圖像的像素的，在圖像上相干斑表現(xiàn)為類似椒鹽噪聲量 。目標(biāo)檢測(cè)算法R 圖像目標(biāo)檢測(cè)算法主要分為三類：基態(tài)特征的檢測(cè)算法和基于 SAR 復(fù)數(shù)據(jù)標(biāo)檢測(cè)之前通常要對(duì) SAR 圖像進(jìn)行濾波 圖像質(zhì)量，本節(jié)將先介紹常用的幾種 S檢測(cè)中的代表性方法進(jìn)行推導(dǎo)分析。法

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的SAR圖像艦船目標(biāo)檢測(cè)[J]. 李健偉,曲長(zhǎng)文,彭書娟,鄧兵.  系統(tǒng)工程與電子技術(shù). 2018(09)
[2]基于改進(jìn)擴(kuò)展分形特征的SAR圖像目標(biāo)檢測(cè)方法[J]. 袁湛,何友,蔡復(fù)青.  宇航學(xué)報(bào). 2011(06)
[3]SAR圖像目標(biāo)檢測(cè)研究綜述[J]. 高貴,周蝶飛,蔣詠梅,匡綱要.  信號(hào)處理. 2008(06)
[4]艦船目標(biāo)雷達(dá)視景仿真研究[J]. 張?zhí)煨?宋成軍,楊衛(wèi)東.  華中科技大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2007(10)
[5]星載合成孔徑雷達(dá)回波數(shù)據(jù)仿真研究[J]. 郭丁,顧行發(fā),余濤,李震,李小英.  遙感學(xué)報(bào). 2006(05)
[6]利用機(jī)載SAR圖像仿真星載SAR圖像[J]. 賀召卿,張冰塵,詹學(xué)麗,李建雄.  現(xiàn)代雷達(dá). 2006(06)
[7]2L-IHP目標(biāo)檢測(cè)算法及其在AIRSAR數(shù)據(jù)中的應(yīng)用[J]. 鐘雪蓮,王長(zhǎng)林,周平,張新征.  遙感學(xué)報(bào). 2006(02)
[8]基于特征矢量匹配的SAR海洋圖像艦船目標(biāo)檢測(cè)[J]. 鄒煥新,匡綱要,郁文賢.  現(xiàn)代雷達(dá). 2004(08)
[9]擴(kuò)展分形在SAR圖像特定尺寸目標(biāo)檢測(cè)中的應(yīng)用[J]. 張弓,曹俊紡.  南京航空航天大學(xué)學(xué)報(bào). 2004(03)
[10]SAR圖像目標(biāo)綜合檢測(cè)方法[J]. 萬(wàn)朋,王建國(guó),黃順吉.  電子學(xué)報(bào). 2001(03)

博士論文
[1]SAR圖像目標(biāo)ROI自動(dòng)獲取技術(shù)研究[D]. 高貴.國(guó)防科學(xué)技術(shù)大學(xué) 2007

碩士論文
[1]超高分辨率的SAR圖像車輛目標(biāo)檢測(cè)[D]. 妥杏娃.西安電子科技大學(xué) 2018
[2]基于CNN的遙感圖像適配結(jié)構(gòu)選取方法研究[D]. 王梓鑒.華中科技大學(xué) 2016
[3]SAR成像目標(biāo)識(shí)別子區(qū)選取與匹配方法研究[D]. 黃偉麟.華中科技大學(xué) 2011
[4]基于統(tǒng)計(jì)模型的SAR圖像車輛目標(biāo)檢測(cè)方法研究[D]. 張琦.國(guó)防科學(xué)技術(shù)大學(xué) 2005



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