合成孔徑雷達(dá)（Synthetic Aperture Radar,SAR）是一種全天時(shí)全天候工作、穿透力強(qiáng)、分辨率高的雷達(dá),在海洋監(jiān)測(cè)領(lǐng)域有著廣泛應(yīng)用,而海面艦船檢測(cè)又是海洋監(jiān)測(cè)中極其重要的一部分,因此對(duì)SAR圖像艦船目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)的研究具有十分重要的價(jià)值和意義。本文的研究?jī)?nèi)容主要分為三部分:海陸分割,艦船檢測(cè)以及虛假目標(biāo)剔除,具體的工作安排如下:首先對(duì)海陸海陸分割技術(shù)進(jìn)行了研究。首先針對(duì)一般SAR圖像場(chǎng)景,介紹了基于自適應(yīng)閾值的海陸分割技術(shù),在該方法中,主要介紹了圖像濾波方法、圖像二值化方法、二值化圖像拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)分析方法、形態(tài)學(xué)處理方法和陸地獲取方法,并利用星載SAR海陸交界圖像進(jìn)行實(shí)驗(yàn),對(duì)該種分割方法進(jìn)行驗(yàn)證和分析。然后針對(duì)復(fù)雜SAR圖像場(chǎng)景,提出了基于U-net神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的海陸分割技術(shù),U-net是一個(gè)端到端的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),最初是應(yīng)用在醫(yī)學(xué)圖像分割上,在該技術(shù)中,首先分析了U-net神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于SAR圖像海陸分割的可行性,然后對(duì)其調(diào)整使其適用于SAR圖像的海陸分割,然后詳細(xì)介紹了U-net網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)及原理、對(duì)大場(chǎng)景SAR圖像的預(yù)處理方法、訓(xùn)練集的建立方法及訓(xùn)練方式,通過(guò)可視化特征提取過(guò)程對(duì)訓(xùn)... 

【文章來(lái)源】：西安電子科技大學(xué)陜西省 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁(yè)數(shù)】：93 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

海陸分割處理過(guò)程

Sigmoid 函數(shù)曲線

圖2.12 tanh 函數(shù)曲線 函數(shù)解決了 Sigmoid 函數(shù)輸出非 0 中心的問(wèn)題，如圖 2.12 所示，但時(shí)，tanh 函數(shù)導(dǎo)數(shù)也趨于 0，仍然有梯度消失的問(wèn)題。的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，最受歡迎的是 Relu 函數(shù)及其變種，Relu 函數(shù)的函示：當(dāng)輸入小于 0 時(shí)，輸出為 0，當(dāng)輸入大于等于 0 時(shí)，輸出等

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于改進(jìn)Faster R-CNN算法的艦船目標(biāo)檢測(cè)與識(shí)別[J]. 趙春暉,周瑤.  沈陽(yáng)大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2018(05)
[2]基于生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)和線上難例挖掘的SAR圖像艦船目標(biāo)檢測(cè)[J]. 李健偉,曲長(zhǎng)文,彭書娟,江源.  電子與信息學(xué)報(bào). 2019(01)
[3]基于Mask R-CNN的艦船目標(biāo)檢測(cè)研究[J]. 吳金亮,王港,梁碩,陳金勇,高峰.  無(wú)線電工程. 2018(11)
[4]基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的遙感圖像艦船目標(biāo)檢測(cè)[J]. 黃潔,姜志國(guó),張浩鵬,姚遠(yuǎn).  北京航空航天大學(xué)學(xué)報(bào). 2017(09)
[5]高分三號(hào)衛(wèi)星[J]. 云菲.  衛(wèi)星應(yīng)用. 2016(08)
[6]基于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的船舶識(shí)別方法研究[J]. 趙亮,王曉峰,袁逸濤.  艦船科學(xué)技術(shù). 2016(15)
[7]基于SVM分類的紅外艦船目標(biāo)識(shí)別[J]. 張迪飛,張金鎖,姚克明,成明偉,吳永國(guó).  紅外與激光工程. 2016(01)
[8]基于Otsu與海域統(tǒng)計(jì)特性的SAR圖像海陸分割算法[J]. 陳祥,孫俊,尹奎英,于俊朋.  數(shù)據(jù)采集與處理. 2014(04)
[9]采用自適應(yīng)背景窗的艦船目標(biāo)檢測(cè)算法[J]. 李亞超,周瑞雨,全英匯,邢孟道.  西安交通大學(xué)學(xué)報(bào). 2013(06)
[10]一種基于局部K-分布的新的SAR圖像艦船檢測(cè)算法[J]. 艾加秋,齊向陽(yáng).  中國(guó)科學(xué)院研究生院學(xué)報(bào). 2010(01)

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]基于多測(cè)度的海陸雜波場(chǎng)景分割方法研究[D]. 蔣曉薇.西安電子科技大學(xué) 2017
[2]基于深度學(xué)習(xí)的SAR圖像目標(biāo)識(shí)別算法的研究[D]. 梁鑫.南京林業(yè)大學(xué) 2016
[3]基于機(jī)器學(xué)習(xí)的SAR圖像分類與識(shí)別研究[D]. 應(yīng)厚澤.南京理工大學(xué) 2016
[4]基于閾值的圖像分割算法的研究[D]. 劉東菊.北京交通大學(xué) 2009



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