一种利用方位角信息基于峰值匹配的SAR图像目标分类方法

本文研究了基于峰值匹配的SAR图像目标分类问题,给出了一种利用方位角信息基于峰值匹配的SAR图像目标分类方法.该方法先对输入待分类SAR图像进行目标峰值提取,再基于提取的峰值进行目标方位角估计,然后根据该估计及其置信区间由模板SAR图像数据库检索出方位角位于该估计及该估计+180°置信区间内的所有SAR图像,并分别提取其峰值,这样即可通过寻找待分类SAR图像与由模板库检索的模板SAR图像目标峰值间的最佳匹配,实现目标分类.和不利用方位角信息的目标分类方法相比,本文方法显然具有更高的计算效率.另外,如何快速有效的确定待分类SAR图像与每一幅模板SAR图像目标峰值间的对应关系,计算其匹配度,是基于峰值匹配SAR目标分类中的另一个关键问题,针对该问题,本文提出了一种基于匹配代价函数表搜索的SAR图像目标峰值对应关系确定方法,该方法能在得到较好分类性能的同时,有效提高分类效率.实测MSTAR SAR图像数据的分类结果验证了本文方法的有效性.     

一种改进的SAR图像边缘检测方法

加权指数平均比率(ROEWA)边缘检测算子是一种较好的适用于SAR图像的边缘检测算子,但使用传统的计算梯度方向的方法却无法正确确定边缘点的方向。针对ROEWA算子存在的问题,该文根据Gabor滤波器具有的优秀的方向选择性这一性质,提出利用Gabor滤波器确定边缘方向的方法,完善了ROEWA边缘检测方法。实验结果证明,改进的ROEWA算子检测边缘及边缘方向的性能很好。     

复杂SAR场景中机场跑道的提取

本文提出了一种从大幅SAR场景图像中提取机场跑道的方法。跑道是机场的最明显的特征,在图像上可抽象为相隔一定距离,具有一定长度的平行线对。算法首先检测图像边缘,然后连接成线段,从中搜索平行线对,最后进行验证。算法的特点在于连接线段时,通过将图像域中的线段转化成极坐标中的点,将线段连接问题转化为点的聚类问题,并利用贝叶斯估计原理构造相似性测度准则函数,利用区域生长聚类方法将断裂的但属于同一条直线的点聚集起来。实验结果表明,该算法能够从大幅SAR图像中提取机场跑道,具有重要的实际应用价值。