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一种SAR与可见光图像压缩感知融合增强方法 预览
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作者 刘 杰 《电讯技术》 北大核心 2019年第7期811-816,共6页
针对机载多传感器成像战场态势感知的问题,提出了一种合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)与可见光图像压缩感知融合增强方法。该方法首先对SAR与可见光图像分别进行压缩感知测量,得到压缩测量值,然后通过基于局部权值的融合方... 针对机载多传感器成像战场态势感知的问题,提出了一种合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)与可见光图像压缩感知融合增强方法。该方法首先对SAR与可见光图像分别进行压缩感知测量,得到压缩测量值,然后通过基于局部权值的融合方法实现对压缩测量值的融合,再利用有序度最优分割法提取SAR图像的强散射目标,最后对融合测量值重建得到初步融合图像,初步融合图像通过目标对比度增强得到最终融合图像。对多组图像进行了仿真分析,视觉及数值结果表明该方法能显著增强融合图像的目标对比度,提升了图像纹理清晰度,较大程度降低了图像融合过程中的数据计算量。 展开更多
关键词 SAR图像 可见光图像 图像融合 测量值加权 目标增强 压缩感知
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基于闭合区域特征的光学和SAR遥感图像配准 预览
2
作者 党欣 马洪兵 《电子设计工程》 2019年第4期113-117,共5页
针对基于点特征和线特征配准SAR图像和光学图像的不足,提出了一种基于闭合区域特征的自动配准方法。通过对SAR图像和光学图像进行图像分割提取闭合区域,利用仿射不变矩对闭合区域进行匹配,提取经配对闭合区域的质心作为同名点,实现了高... 针对基于点特征和线特征配准SAR图像和光学图像的不足,提出了一种基于闭合区域特征的自动配准方法。通过对SAR图像和光学图像进行图像分割提取闭合区域,利用仿射不变矩对闭合区域进行匹配,提取经配对闭合区域的质心作为同名点,实现了高分辨率SAR图像和光学图像配准,取得了较好的配准结果。 展开更多
关键词 图像配准 闭合区域 SAR图像 光学图像
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利用双差异图和PCA的SAR图像变化检测 预览
3
作者 刘陆洋 贾振红 +1 位作者 杨杰 Nikola Kasabov 《计算机工程与设计》 北大核心 2019年第7期2002-2006,共5页
为减少噪声对SAR图像变化检测分类结果的影响,提高最终的检测精度,提出一种结合双差异图与PCA-FCM的SAR图像的变化检测算法。通过对数比法和均值比法得到同一地区的两幅差异图,两幅差异图通过合成规则得到最终的差异图,将合成的差异图... 为减少噪声对SAR图像变化检测分类结果的影响,提高最终的检测精度,提出一种结合双差异图与PCA-FCM的SAR图像的变化检测算法。通过对数比法和均值比法得到同一地区的两幅差异图,两幅差异图通过合成规则得到最终的差异图,将合成的差异图分成不重叠的块,利用主成分分析(PCA)提取特征向量,将合成差异图中每个像素用映射到特征向量空间的向量表示,使用模糊C均值聚类对每个像素的向量聚类分为变化类和未变化类。实验结果表明,该方法降低了噪声对检测结果的影响,提高了变化检测的精度。 展开更多
关键词 差异图 SAR图像 变化检测 主成分分析(PCA) 模糊C均值聚类(FCM)
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基于降斑各向异性扩散的SAR图像海岸线提取 预览
4
作者 王岱良 陶万成 《地理信息世界》 2019年第3期36-42,共7页
受SAR图像相干斑噪声的影响,传统基于阈值的SAR图像海岸线提取方法难以迅速、精确地提取结构复杂精细的海岸线。为此,提出一种结合降斑各向异性扩散和大津法的SAR图像海岸线提取方法。首先,利用降斑各向异性扩散方法对SAR图像进行滤波,... 受SAR图像相干斑噪声的影响,传统基于阈值的SAR图像海岸线提取方法难以迅速、精确地提取结构复杂精细的海岸线。为此,提出一种结合降斑各向异性扩散和大津法的SAR图像海岸线提取方法。首先,利用降斑各向异性扩散方法对SAR图像进行滤波,使其在尽可能滤除掉相干斑噪声的同时保持精细边缘和纹理结构;然后,以类间方差最大为准则,自适应地确定阈值,实现滤波结果图像二值化分割。在分割结果中,利用连通域标定法标定图像域,去除误分割的连通域,得到准确的海陆分割结果,以实现精确的SAR图像海岸线提取。对具有不同特点的真实大尺度SAR图像的实验结果和定量评价结果表明本文方法可以高精度地提取出光滑、连续的海岸线,相较其它方法具有更强的实用性。 展开更多
关键词 SAR图像 海岸线 图像滤波 阈值分割
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基于最大熵阈值分割的SAR图像溢油检测 预览
5
作者 李致衡 陈亮 +2 位作者 张博程 师皓 龙腾 《信号处理》 CSCD 北大核心 2019年第6期1111-1117,共7页
近年来,海上溢油事故频发,使用(合成孔径雷达)SAR遥感图像进行溢油检测有着十分重要的意义。本文提出了一种基于最大熵阈值分割的SAR图像溢油检测算法,算法运算简单,适用于星载平台,可实现高效准确的检测。由于SAR成像存在固有的相干斑... 近年来,海上溢油事故频发,使用(合成孔径雷达)SAR遥感图像进行溢油检测有着十分重要的意义。本文提出了一种基于最大熵阈值分割的SAR图像溢油检测算法,算法运算简单,适用于星载平台,可实现高效准确的检测。由于SAR成像存在固有的相干斑噪声,首先需要进行滤波对噪声进行抑制。图像中存在的陆地区域会对溢油检测产生影响,通过先验知识利用经纬度信息对其进行掩模处理,之后采用滑动窗口的方法,在窗口内部基于最大熵选取最佳的分割阈值,最后对分割产生的小块区域进行滤除,并依据距离信息合并相邻的区域。算法使用GF-3卫星图像进行验证测试,并与其他算法对比表明,本算法可满足遥感图像检测实时性、准确性的要求。 展开更多
关键词 溢油检测 SAR图像 阈值分割 遥感图像处理
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基于改进SLIC算法的SAR图像海陆分割 预览
6
作者 朱鸣 杨百龙 +2 位作者 何岷 陈铮铮 张雄美 《电光与控制》 CSCD 北大核心 2019年第1期21-25,30共6页
海陆分割在提高SAR图像舰船目标检测精度方面具有十分重要的意义。针对传统算法不能很好地对SAR图像进行海陆分割,提出了基于改进SLIC超像素分割和分层区域合并准则(HSWO)的海陆分割算法。针对SAR图像统计特性,首先对SLIC超像素分割和H... 海陆分割在提高SAR图像舰船目标检测精度方面具有十分重要的意义。针对传统算法不能很好地对SAR图像进行海陆分割,提出了基于改进SLIC超像素分割和分层区域合并准则(HSWO)的海陆分割算法。针对SAR图像统计特性,首先对SLIC超像素分割和HSWO算法模型分别进行改进,然后用SLIC超像素分割算法对图像进行超像素分割,并按照分层区域合并准则对超像素块进行聚类,最终实现海陆分割。实验表明,所提出的改进模型具有较高的处理精度和处理效率,相比于其他算法更适用于SAR图像的海陆分割,具备一定的工程应用价值。 展开更多
关键词 SAR图像 海陆分割 SLIC超像素分割 分层区域合并准则
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基于DEM的SAR影像几何定位参数校正方法
7
作者 杨书成 黄国满 程春泉 《地球信息科学学报》 CSCD 北大核心 2019年第4期580-587,共8页
针对大范围无地面控制的SAR影像几何纠正,利用在一定时间和空间范围内SAR系统几何定位参数误差具有一定稳定性的特点,提出基于DEM的几何定位参数校正方法。该方法首先基于DEM进行影像模拟生成模拟SAR影像;然后在模拟SAR影像上提取特征点... 针对大范围无地面控制的SAR影像几何纠正,利用在一定时间和空间范围内SAR系统几何定位参数误差具有一定稳定性的特点,提出基于DEM的几何定位参数校正方法。该方法首先基于DEM进行影像模拟生成模拟SAR影像;然后在模拟SAR影像上提取特征点,针对特征点将模拟SAR影像和原始SAR影像进行匹配,得到特征点在原始SAR影像上的同名特征点,再结合DEM进行模拟影像间接定位获取特征点的地理坐标,以此作为几何定位参数校正的参考点;进而根据严密SAR几何构像模型构建几何定位参数校正模型,解算几何定位参数校正值;最后,利用几何参数校正值改正区域内其他SAR影像几何定位参数,提高区域内SAR影像几何定位精度。以高分三号影像进行试验,使用本文方法获取一景影像的几何定位参数校正值,对同一轨道内的和不同轨道的其他SAR影像进行参数校正,并对参数校正前后的几何定位精度进行评价。结果显示,同一轨道内的影像定位精度由66.0 m提高到9.7 m,不同轨道的影像定位精度由65.0 m提高到13.5 m,表明本文方法能够显著提高SAR影像几何定位精度。 展开更多
关键词 SAR影像 几何定位 影像模拟 校正参考点 参数校正
基于多尺度特征聚类算法的不确定目标检测 预览
8
作者 周颖 赵晓哲 逯超 《火力与指挥控制》 CSCD 北大核心 2019年第4期164-168,共5页
提出一种基于无样本的SAR图像目标检测分类方法。针对空战过程中难以获得大量SAR图像目标样本问题,采用基于全局CFAR的多尺度SIFT特征进行目标纹理描述,并针对特征维度较高及特征描述之间存在的冗余问题,通过PCA算法对其进行降维处理后... 提出一种基于无样本的SAR图像目标检测分类方法。针对空战过程中难以获得大量SAR图像目标样本问题,采用基于全局CFAR的多尺度SIFT特征进行目标纹理描述,并针对特征维度较高及特征描述之间存在的冗余问题,通过PCA算法对其进行降维处理后,采用DBSCAN算法对潜在目标区域的多尺度SIFT特征进行分类实现目标检测。通过单一目标和多类目标图像进行实验验证,实验结果表明该方法具有一定的有效性和可行性。 展开更多
关键词 SAR图像 SIFT特征 聚类算法 目标分类
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核估计的最佳阈值SAR图像海岸线提取 预览
9
作者 王岱良 杨蕴 《雷达科学与技术》 北大核心 2019年第3期310-318,共9页
针对SAR图像海陆分割的最佳阈值难以确定的问题,提出了一种差值核估计的自适应最佳阈值SAR图像海岸线提取方法。首先将图像的频数分布直方图看作一组以灰度值为横坐标和以频数为纵坐标的数据点集,然后以任一点为中心点构建左右两个邻域... 针对SAR图像海陆分割的最佳阈值难以确定的问题,提出了一种差值核估计的自适应最佳阈值SAR图像海岸线提取方法。首先将图像的频数分布直方图看作一组以灰度值为横坐标和以频数为纵坐标的数据点集,然后以任一点为中心点构建左右两个邻域;定义两邻域内点横坐标到中心点横坐标距离的核函数;以核函数为权重先计算中心点纵坐标与左邻域内所有点纵坐标之差的加权平均值,再计算右邻域内所有点纵坐标与中心点纵坐标之差的加权平均值,并定义后者与前者之差为该数据点在直方图中坡度由陡变缓的跳变幅度,最后将拥有最大跳变幅度的数据点对应的横坐标作为海陆分割的最佳阈值。为去除初始分割结果中海陆交界处的不规则形状像素集,设计基于滤波操作的后处理过程。对真实大尺度SAR图像提取结果的定量评价表明提出方法可以高精度地提取出光滑、连续的海岸线,相较其他阈值分割法有更强的实用性。 展开更多
关键词 SAR图像 最佳阈值 海岸线提取 核函数
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结合L1图模型和局部保持投影特征的SAR变形目标识别方法 预览
10
作者 刘明 陈士超 +2 位作者 卢福刚 刘钧圣 王军 《现代电子技术》 北大核心 2019年第4期101-104,共4页
局部保持投影(LPP)是一种能描述数据实际分布的流形学习算法,可以有效地捕获数据的局部信息。针对高精度SAR变形目标识别问题,文中提出一种结合L1图模型和LPP的SAR变形目标识别算法。考虑到稀疏描述具有判别力且对噪声具有鲁棒性的优点... 局部保持投影(LPP)是一种能描述数据实际分布的流形学习算法,可以有效地捕获数据的局部信息。针对高精度SAR变形目标识别问题,文中提出一种结合L1图模型和LPP的SAR变形目标识别算法。考虑到稀疏描述具有判别力且对噪声具有鲁棒性的优点,构建L1图模型捕获样本之间的局部结构。此外,还采用一种正则化方法有效地解决了LPP算法中存在的矩阵奇异性问题。实测的MSTAR数据验证了所提算法的有效性。 展开更多
关键词 L1图模型 SAR图像 变形目标识别 局部保持投影 稀疏描述 正则化
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一种基于自适应核字典学习的SAR目标识别方法 预览
11
作者 王彩云 黄盼盼 胡允侃 《电波科学学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第1期60-64,共5页
提出一种基于自适应核字典学习的合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)目标识别方法.该方法首先将SAR图像的特征信息通过核函数映射到高维度的核空间中并进行字典学习;然后根据更新后的字典动态计算稀疏度;最后依据最小重构误差... 提出一种基于自适应核字典学习的合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)目标识别方法.该方法首先将SAR图像的特征信息通过核函数映射到高维度的核空间中并进行字典学习;然后根据更新后的字典动态计算稀疏度;最后依据最小重构误差准则实现SAR目标识别.在公开数据集MSTAR上的仿真实验结果表明,该方法提取到的特征信息可分度高,对SAR目标的识别具有较好的性能. 展开更多
关键词 SAR图像 目标识别 自适应核字典学习 核稀疏 最小重构误差
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一种基于视觉显著性的SAR图像弱目标检测算法 预览
12
作者 张衡 卢明明 来东辉 《电子信息对抗技术》 2019年第2期1-6,共6页
针对传统的恒虚警率(CFAR)算法应用于SAR图像弱目标检测存在虚警率高的问题,提出一种基于改进型Itti视觉显著性模型的新算法。该算法首先获取SAR图像的局部方差特征图、亮度频率特征图和全局对比度特征图,然后将特征图经高斯模糊和归一... 针对传统的恒虚警率(CFAR)算法应用于SAR图像弱目标检测存在虚警率高的问题,提出一种基于改进型Itti视觉显著性模型的新算法。该算法首先获取SAR图像的局部方差特征图、亮度频率特征图和全局对比度特征图,然后将特征图经高斯模糊和归一化后,将其非线性融合生成原始SAR图像尺度的显著图,最后从显著图中提取视觉显著性区域作为最终的检测结果。仿真结果表明,通过和改进型CFAR、相干CFAR和二维Otsu检测三种算法的检测性能对比,该算法在检测准确率和时间复杂度上均具有良好的性能。 展开更多
关键词 弱目标检测 SAR图像 视觉显著性 区域生长
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利用曲波变换和局部线性嵌入算法的SAR图像海面油膜特征提取 预览
13
作者 周慧 陈澎 《电讯技术》 北大核心 2019年第1期27-32,共6页
溢油事故带来的海洋污染问题日益严重,SAR图像快速准确地自动识别为溢油事故的处理和决策支持提供了重要前提。为了获得更高的油膜识别准确率,提出了一种基于曲波变换(Curvelet)和局部线性嵌入(Local Linear Embedding,LLE)算法的SAR图... 溢油事故带来的海洋污染问题日益严重,SAR图像快速准确地自动识别为溢油事故的处理和决策支持提供了重要前提。为了获得更高的油膜识别准确率,提出了一种基于曲波变换(Curvelet)和局部线性嵌入(Local Linear Embedding,LLE)算法的SAR图像特征提取方法。首先,利用Curvelet对图像进行分解,选取包含了主要信息的低频分量作为新的图像矩阵;然后,利用LLE进行非线性降维,提取图像分类特征。为了验证提取特征的有效性,所提的Curvelet-LLE算法与PCA、LLE、等距特征映射(Isomap)、Curvelet变换和Fisher判别分析(Curvelet-KFD)、Wavelet-LLE等特征提取算法,利用K最近邻和支持向量机分类器分别进行了对比实验。实验结果表明,Curvelet-LLE算法能更有效地提取SAR图像油膜识别的分类鉴别特征,其准确率相对较高,具有较好的实用性。 展开更多
关键词 SAR图像 油膜特征提取 曲波变换 局部线性嵌入(LLE)
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基于显著性的SAR图像船舶目标检测方法 预览
14
作者 闫成章 刘畅 《中国科学院大学学报》 CSCD 北大核心 2019年第3期401-409,共9页
船舶检测是SAR海洋应用的重要方面。提出一种通用的检测方法,用以检测不同状况下的SAR图像船舶目标。首先将SAR图像分解为金字塔图像序列,然后对其中每一层图像使用谱残差法进行显著性检测,得到包含船舶目标的显著性子图;而后融合各子... 船舶检测是SAR海洋应用的重要方面。提出一种通用的检测方法,用以检测不同状况下的SAR图像船舶目标。首先将SAR图像分解为金字塔图像序列,然后对其中每一层图像使用谱残差法进行显著性检测,得到包含船舶目标的显著性子图;而后融合各子图得到最终显著图,对该显著图应用优化阈值的分割方法得到最终的检测结果。SAR数据实验结果表明,该方法具有复杂度低、检测精度高等特点,且极大降低了对先验知识的依赖。 展开更多
关键词 SAR图像 多尺度 显著性检测
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基于像素点筛选的舰船湍流尾迹检测算法 预览
15
作者 韩笑 赵雨欢 刘鹏 《微型电脑应用》 2019年第1期61-65,共5页
提出了一种利用像素筛选检测湍流尾迹的算法。针对组成湍流尾迹的像素点在SAR图像上的梯度与幅度具有一致性的特征,对SAR图像像素点进行筛选,保留位于湍流尾迹位置上的图像像素,滤除位于背景位置的图像像素,实现了对湍流尾迹的检测。该... 提出了一种利用像素筛选检测湍流尾迹的算法。针对组成湍流尾迹的像素点在SAR图像上的梯度与幅度具有一致性的特征,对SAR图像像素点进行筛选,保留位于湍流尾迹位置上的图像像素,滤除位于背景位置的图像像素,实现了对湍流尾迹的检测。该方法克服了传统Radon变换无法获得尾迹长度的局限,可以较为精确地框选出湍流尾迹所在的位置并获得尾迹方向。 展开更多
关键词 像素筛选 SAR图像 尾迹检测
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深度神经网络下的SAR舰船目标检测与区分模型 预览
16
作者 魏松杰 蒋鹏飞 +1 位作者 袁秋壮 刘梅林 《西北工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第3期587-593,共7页
合成孔径雷达(SAR)舰船目标检测在海洋监测中发挥着越来越重要的作用。针对SAR图像中舰船目标尺寸较小,传统方法易受外部干扰无法提取精细目标特征等问题,基于深度学习技术提出一种改进的SAR图像舰船小目标检测模型,主要由候选区域提取... 合成孔径雷达(SAR)舰船目标检测在海洋监测中发挥着越来越重要的作用。针对SAR图像中舰船目标尺寸较小,传统方法易受外部干扰无法提取精细目标特征等问题,基于深度学习技术提出一种改进的SAR图像舰船小目标检测模型,主要由候选区域提取网络(RPN)和目标检测网络组成。首先设计并训练一个能精确识别舰船小目标的CNN模型,然后利用该模型对目标检测模型共享特征提取层进行参数初始化,最后利用自采集的Sentinel-1 SAR图像舰船小目标数据集对其进行训练。实验结果表明,提出的目标检测模型对SAR图像中舰船弱小比例目标有较好的检测区分性能和抗干扰能力,对SAR图像小目标检测领域研究具有一定的参考价值。 展开更多
关键词 SAR图像 舰船目标 深度神经网络 目标检测 特征提取 候选区域提取
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A coupled convolutional neural network for small and densely clustered ship detection in SAR images
17
作者 Juanping ZHAO Weiwei GUO +1 位作者 Zenghui ZHANG Wenxian YU 《中国科学:信息科学(英文版)》 SCIE EI CSCD 2019年第4期107-122,共16页
Ship detection from synthetic aperture radar(SAR) imagery plays a significant role in global marine surveillance. However, a desirable performance is rarely achieved when detecting small and densely clustered ship tar... Ship detection from synthetic aperture radar(SAR) imagery plays a significant role in global marine surveillance. However, a desirable performance is rarely achieved when detecting small and densely clustered ship targets, and this problem is difficult to solve. Recently, convolutional neural networks(CNNs)have shown strong detection power in computer vision and are flexible in complex background conditions,whereas traditional methods have limited ability. However, CNNs struggle to detect small targets and densely clustered ones that exist widely in many SAR images. To address this problem while preserving the good properties for complex background conditions, we develop a coupled CNN for small and densely clustered SAR ship detection. The proposed method mainly consists of two subnetworks: an exhaustive ship proposal network(ESPN) for ship-like region generation from multiple layers with multiple receptive fields, and an accurate ship discrimination network(ASDN) for false alarm elimination by referring to the context information of each proposal generated by ESPN. The motivation in ESPN is to generate as many ship proposals as possible, and in ASDN, the goal is to obtain the final results accurately. Experiments are evaluated on two data sets. One is collected from 60 wide-swath Sentinel-1 images and the other is from20 GaoF en-3(GF-3) images. Both data sets contain many ships that are small and densely clustered. The quantitative comparison results illustrate the clear improvements of the new method in terms of average precision(AP) and F 1 score by 0.4028 and 0.3045 for the Sentinel-1 data set compared with the multi-step constant false alarm rate(CFAR-MS) method. The values are verified as 0.2033 and 0.1522 for the GF-3 data set. In addition, the new method is demonstrated to be more efficient than CFAR-MS. 展开更多
关键词 SAR image SHIP detection CNN EXHAUSTIVE SHIP proposal network(ESPN) accurate SHIP DISCRIMINATION network(ASDN)
A novel iterative soft thresholding algorithm for L1 regularization based SAR image enhancement
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作者 Hui BI Guoan BI 《中国科学:信息科学(英文版)》 SCIE EI CSCD 2019年第4期208-210,共3页
Dear editor,Synthetic aperture radar(SAR) is an active microwave device which transmits and receives electromagnetic waves to achieve high-resolution imaging of the surveillance region by using matched filtering(MF) b... Dear editor,Synthetic aperture radar(SAR) is an active microwave device which transmits and receives electromagnetic waves to achieve high-resolution imaging of the surveillance region by using matched filtering(MF) based methods [1, 2]. 展开更多
关键词 ITERATIVE soft THRESHOLDING ALGORITHM L1 REGULARIZATION SAR image ENHANCEMENT
综合边界和纹理信息的合成孔径雷达图像目标分割
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作者 谌华 郭伟 闫敬文 《中国图象图形学报》 CSCD 北大核心 2019年第6期882-889,共8页
目的针对传统Grab Cut算法需要人工交互操作,无法实现合成孔径雷达(SAR)图像的自动分割,且方式单一(仅利用边界或纹理信息中的一种)的问题,提出一种综合利用边界和纹理信息的改进Grab Cut算法,实现对SAR图像目标的自动分割。方法首先将... 目的针对传统Grab Cut算法需要人工交互操作,无法实现合成孔径雷达(SAR)图像的自动分割,且方式单一(仅利用边界或纹理信息中的一种)的问题,提出一种综合利用边界和纹理信息的改进Grab Cut算法,实现对SAR图像目标的自动分割。方法首先将其他格式的彩色或灰度SAR图像转化为24bit的位图,采用图形理论对整幅SAR图像建模,根据最大流算法找到描述图的能量函数最小的割集,从而分割出目标区域;然后采用中值滤波抑制相干噪声;最后通过邻域生长算法滤除图像斑点和小目标的干扰,从而达到目标边界的连接,实现自动对SAR图像中的目标进行分割。结果在64位Window 7环境下采用MATLAB R2014处理平台,对楼房、车库、大树、汽车群等4幅分辨率不同的SAR图像进行目标分割实验,特征目标被自动分割出来,耗时分别为1.69s、1.58s、1.84s和3.09s,相比Mean-shift和Otsu算法,平均计算效率分别提升150%和3%,并且图像中的背景杂波、目标阴影和干扰小目标均被有效去除。结论综合利用边界和纹理信息能够有效抑制相干噪声,去除图像斑点和小目标的干扰,从而达到目标边界的连接,实现对SAR图像目标的自动分割。实验结果表明,本文算法可以满足工程化应用要求,自适应性强,分割精度高,且具有较好的鲁棒性。 展开更多
关键词 合成孔径雷达图像 目标分割 Maxflow算法 中值滤波 邻域生长算法
基于无人飞行平台的小型Ka波段合成孔径雷达系统研制
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作者 张琦 张雷 +1 位作者 郭俊栋 胡建民 《地球信息科学学报》 CSCD 北大核心 2019年第4期524-531,共8页
无人飞行平台具有滞空时间长、使用维护方便等优点,在军事侦查打击、国土资源普查、灾害监测等领域的应用日益广泛。合成孔径雷达是一种二维成像雷达,能够得到类似光学图片的雷达图像,具有全天候、高分辨率、宽检测范围等优点,是无人飞... 无人飞行平台具有滞空时间长、使用维护方便等优点,在军事侦查打击、国土资源普查、灾害监测等领域的应用日益广泛。合成孔径雷达是一种二维成像雷达,能够得到类似光学图片的雷达图像,具有全天候、高分辨率、宽检测范围等优点,是无人飞行平台的重要载荷之一。然而,受限于无人飞行平台相对较小的空间与负载能力,雷达载荷必须向小型、轻量以及低功耗等方面发展。Ka波段电磁波信号具有波长短、带宽大、关键微波器件的体积小等特点,适合应用于高分辨率微小型雷达载荷。2015年中国科学院电子学研究所面向中小型无人飞行平台,开展了研制的小型高分辨率Ka波段合成孔径雷达工作,并通过试飞验证了雷达性能。本文研究了Ka波段SAR雷达系统各项关键技术,介绍了雷达系统及关键模块设计方案、雷达各工作模式的参数设计和实时成像算法,展示了该雷达在轻型飞行平台上获得的高分辨率飞行图像,并对图像进行了指标分析。试验结果表明:该Ka波段雷达系统成像清晰,图像分辨率优于0.2 m,满足设计指标要求;实测雷达重量低于10 Kg,峰值功耗小于100 W,适用于轻小型无人飞行平台。 展开更多
关键词 无人飞行平台 合成孔径雷达 KA波段 毫米波 雷达成像 线性调频变标算法
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