極化合成孔徑雷達（Polarimetric Synthetic Aperture Radar,PolSAR）是一種觀測地物的成像系統(tǒng),也被稱為綜合孔徑雷達。它的工作原理是通過雷達系統(tǒng)與目標的相對運動將真實的天線孔徑數據合成等效的大尺寸天線孔徑,然后進行目標監(jiān)測,可以實現(xiàn)在能見度極低的氣象環(huán)境下獲取高分辨的雷達圖像。相對于其它光學成像系統(tǒng),極化合成孔徑雷達具有高分辨率,較強的偽裝識別能力,穿透力強等優(yōu)勢,它可以避免受到云雨,塵霧,光照等各種天氣條件的影響,從而完成對目標進行全天候全天時的監(jiān)測。在國家重要的航空基礎設施中,機場作為承載著飛機起降,定位,維護等關鍵任務的典型設施,在軍事、民用等各個領域上都具有極其重要的戰(zhàn)略意義。跑道作為機場的核心設施,是機場檢測中最具參考性的特征,可以通過檢測跑道從而實現(xiàn)對機場的檢測。本論文通過對極化SAR圖像散射特性的研究,提出了兩種算法來實現(xiàn)在極化SAR圖像下的機場跑道區(qū)域檢測。第一種算法提出了一種基于差異度的極化SAR圖像機場跑道區(qū)域檢測方法。算法中首先采用了SLIC（Simple linear Iterative Clustering）即簡單線性迭代... 

【文章頁數】：63 頁

【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第一章 緒論
    1.1 課題研究背景和意義
    1.2 課題研究現(xiàn)狀
        1.2.1 機場跑道區(qū)域檢測研究現(xiàn)狀
        1.2.2 SAR圖像機場跑道區(qū)域檢測研究現(xiàn)狀
    1.3 本文結構安排
第二章 極化SAR的基礎理論知識
    2.1 引言
    2.2 極化SAR數據的表征方式
        2.2.1 Jones矢量
        2.2.2 極化散射矩陣
        2.2.3 極化相干矩陣
        2.2.4 極化協(xié)方差矩陣
    2.3 基于散射體的散射機制
        2.3.1 表面散射
        2.3.2 漫散射
        2.3.3 偶次散射
        2.3.4 體散射
    2.4 基于散射特性的目標分解理論
        2.4.1 Freeman分解
        2.4.2 新三分量分解
        2.4.3 Cloude分解
        2.4.4 H/α分解
    2.5 本章小結
第三章 基于差異度迭代的極化 SAR 圖像機場跑道檢測算法
    3.1 引言
    3.2 機場跑道的散射特性及結構特性
    3.3 超像素
    3.4 改進的K均值聚類
    3.5 差異度
    3.6 基于差異度迭代的極化SAR圖像機場跑道區(qū)域檢測算法
        3.6.1 算法描述
        3.6.2 算法具體實現(xiàn)
        3.6.3 實驗結果及分析
    3.7 本章小結
第四章 基于閾值分割的極化SAR圖像機場跑道區(qū)域檢測
    4.1 引言
    4.2 異化散射功率~(Dspan)
    4.3 LBP特征
    4.4 基于閾值分割的極化SAR圖像機場跑道區(qū)域檢測
        4.4.1 算法描述
        4.4.2 具體算法實現(xiàn)
        4.4.3 實驗結果與分析
    4.5 本章小結
第五章 總結與展望
    5.1 本文工作總結
    5.2 工作展望
致謝
參考文獻
碩士研究生期間發(fā)表論文


【參考文獻】：
期刊論文
[1]自適應無監(jiān)督分類的PolSAR圖像機場跑道區(qū)域快速檢測[J]. 盧曉光,藺澤山,韓萍,鄒璨.  遙感學報. 2019(06)
[2]基于分塊LBP融合特征和SVM的人臉識別算法[J]. 張敦鳳,高寧化,王姮,馮興華,霍建文,張靜.  傳感器與微系統(tǒng). 2019(05)
[3]多特征分類的PolSAR圖像飛機目標檢測[J]. 盧曉光,周波,韓萍,韓賓賓.  信號處理. 2019(04)
[4]基于最優(yōu)k均值聚類的時空動態(tài)背景模型[J]. 舒浩浩,陳盛雙,李石君.  小型微型計算機系統(tǒng). 2019(02)
[5]遙感圖像中的機場跑道檢測算法[J]. 艾淑芳,閆鈞華,李大雷,許俊峰,沈靜.  電光與控制. 2017(02)
[6]基于h/q分解和貝葉斯迭代分類的跑道檢測算法[J]. 韓萍,常玲,程爭,石慶研.  系統(tǒng)工程與電子技術. 2016(09)
[7]基于改進RHT的SAR圖像機場區(qū)域提取算法[J]. 喬寅騏,肖健華,黃銀和,尹奎英.  電子測量技術. 2016(02)
[8]超像素極化合成孔徑雷達影像譜聚類算法研究[J]. 崔鳴,余潔,王彥兵,謝東海.  測繪科學. 2015(03)
[9]大場景下的極化SAR機場檢測[J]. 晉瑞錦,周偉,楊健.  清華大學學報(自然科學版). 2014(12)
[10]基于多級分類的PolSAR圖像機場跑道檢測[J]. 韓萍,徐建颯,趙愛軍.  系統(tǒng)工程與電子技術. 2014(05)

博士論文
[1]基于極化SAR的目標極化分解與散射特征提取研究[D]. 安文韜.清華大學 2010
[2]雷達極化中若干理論問題研究[D]. 陳強.國防科學技術大學 2010

碩士論文
[1]基于隨機森林的極化SAR圖像機場跑道檢測[D]. 鄒璨.中國民航大學 2019
[2]基于紋理和結構分析的機場目標檢測方法[D]. 管凌霄.解放軍信息工程大學 2015
[3]無監(jiān)督極化SAR圖像分類研究[D]. 聞世保.西安電子科技大學 2014
[4]基于譜聚類的極化SAR圖像分類研究[D]. 郭衛(wèi)英.西安電子科技大學 2013
[5]極化SAR圖像中的機場和飛機目標檢測[D]. 潘誠.復旦大學 2012
[6]多極化合成孔徑雷達圖像目標檢測研究[D]. 韓昭穎.中國科學院研究生院（電子學研究所） 2005



本文編號：3684472