基于目标分解和加权SVM分类的极化SAR图像舰船检测

目标分解是极化SAR图像舰船检测的重要方法,但是,在较高分辨率和复杂海况条件下,由相干矩阵分解得到的极化熵参数并不能将舰船目标与海洋等背景完全区分。对极化目标分解理论和地物散射机理的研究和分析表明,极化分解的各个参数从不同角度反映了目标和背景的散射差异,对它们联合使用有助于更准确地在SAR图像中检测目标。而且,各个参数在实际的检测问题中具有不同的重要性。因此,本文构造了包含有多个极化分解参数的特征向量,并根据各分解参数重要性不同,提出一种基于目标分解和加权SVM (support vector machine)分类方法对极化SAR图像中的舰船进行检测。实验结果表明,该方法能够精确地检测舰船目标,并有效地减少虚警。      

基于阴影的SAR图像车辆目标三维特征提取

目标长、宽、高三维几何特征,对SAR图像解译与目标识别等具有重要意义。从SAR成像几何出发,根据SAR观测俯仰角、目标及阴影之间的几何关系,研究提出了基于两维高分辨SAR图像阴影信息的车辆目标三维几何特征提取方法。该方法既可由某一方位角的单幅SAR图像提取目标三维几何特征,也可通过任意有限(3～5)个方位角SAR图像的融合提取目标三维几何特征,而且融合还可有效提高目标三维几何特征的提取精度。通过大量MSTAR实测SAR图像数据的实验结果,验证了其有效性。     

SAR目标属性散射中心特征提取与分析

散射中心是高频区雷达目标电磁散射的基本特征,对SAR图像解译、目标识别等具有重要意义。与经典的理想点散射中心模型相比,属性散射中心模型通过引入散射响应对频率、方位角的依赖因子,可更精确地建模高分辨SAR图像目标的散射特性,但与此同时,由于特征参数的维数更高,因此相应的特征提取方法也更复杂。提出了一种基于CLEAN思想的图像域区域解耦合的近似最大似然估计(RD-AML-CLEAN)高分辨SAR图像目标属性散射中心特征提取方法,并通过仿真SAR图像数据的实验结果对算法性能进行了定性、定量的分析与评估。     

HRWS SAR图像舰船目标监视技术研究综述

合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar, SAR)是实现舰船目标监视应用的重要遥感手段之一。高分辨率宽测绘带(High Resolution Wide Swath, HRWS) SAR 能够同时获取方位向高分辨率和宽测绘带SAR数据,为SAR图像舰船目标监视带来了新的机遇和挑战。该文综述了国内外SAR图像舰船目标监视技术研究现状,总结了舰船监视对SAR成像系统基本性能要求,结合HRWS SAR成像特点,分析了舰船目标监视面临的关键技术问题,重点介绍了研究小组在HRWS SAR图像舰船目标检测、特征提取、分类识别等关键问题的解决方案和初步研究成果,并指出需进一步研究的方向。      

一种SAR图像舰船目标快速检测方法

基于SAR图像的舰船目标自动检测是海洋监视应用的重要方面,但随着SAR成像能力和图像分辨率的提高,传统的CFAR检测方法已不能满足舰船目标自动检测的要求。针对中高分辨率SAR图像中舰船目标自动检测问题,提出一种基于像素筛选G0分布的SAR图像舰船目标快速检测方法,该方法首先根据像素灰度值出现频率选取阈值对杂波像素进行筛选,然后通过抽样定理对图像进行降分辨率处理,最后再在经过像素筛选的降分辨率图像中实现基于G0分布的自适应CFAR检测。NASA/JPL AIR-SAR实测数据的实验结果表明,该方法不仅能有效减少中高分辨率SAR图像舰船目标自动检测的虚警,而且能显著提高检测效率。     

小卫星载AIS海洋监视技术研究进展

海洋安全是国家安全的基本基础和重要组成部分,海洋监视对维护国家海洋权益,保障国家海洋安全具有重要意义。自动识别系统（AIS）是一种重要的海洋监视手段,但是现有的船载和岸基AIS系统受作用距离的限制,其在大范围甚至全球海洋监视中的重要作用与地位并未得到完全体现。随着航天技术特别是小卫星系统技术的快速发展,基于小卫星载AIS实现大范围甚至全球海洋监视已成为现实与可能。在小卫星载AIS基本原理简介的基础上,分析了小卫星载AIS的主要关键技术,综述了国外基于小卫星载AIS海洋监视技术的研究进展,提出了我国小卫星载AIS发展的技术建议。     

基于数据驱动的SAR溢油图像分割算法对比研究

本文针对SAR图像中溢油区域的散射特点,首次将二维最大类间方差阈值分割算法应用于SAR溢油分割,并提出了一种基于改进二维最大类间方差的SAR溢油图像分割算法。基于ENVISAT ASAR溢油图像的实验结果表明,和经典最大熵以及原始二维最大类间方差分割算法相比,本文算法是一种抗噪性能好,分割精度高,运算速度快的SAR溢油图像阈值分割算法。     

SAR图像舰船目标识别综述

SAR图像舰船目标识别是SAR图像海洋监视应用中的一项关键技术。在广泛文献调研的基础上,首先建立了SAR图像舰船目标识别的主要流程;接着对用于SAR图像舰船目标识别的众多特征进行归纳整理,分析了其物理意义及优缺点;然后对用于SAR图像舰船目标的分类算法进行了较为全面的综述;最后分析了目前研究中所面临的主要问题,展望了进一步研究的主要方向。     

基于星载SAR与AIS信息融合的海洋监视综述

首先,综述了星载合成孔径雷达(SAR)、自动识别系统(AIS)及基于二者信息融合的海洋监视技术的研究现状;然后,在分析星载SAR与AIS数据特性的基础上,建立了适于二者信息融合处理的特征层融合模型,并深入分析了星载SAR与AIS信息融合的主要关键技术——多目标数据关联技术,在对传统基于位置特征的多目标数据关联方法研究的基础上,提出了基于多特征信息融合的多目标数据关联方法;最后,指出了需要进一步研究的重点问题。     

星载简缩极化SAR船舶目标检测技术研究

作为一种新兴的星载极化SAR系统,星载简缩极化（Compact Polarimetric）SAR能同时获取目标较丰富的极化信息和实现大幅宽观测,在海洋观测领域具有先天的优势。该文针对星载简缩极化SAR海上船舶目标检测应用,首先简要介绍了星载简缩极化SAR系统基本模式及发展,其次综述了典型的星载简缩极化SAR信息处理方法,在此基础上,重点分析比较了目前常用的星载简缩极化SAR船舶目标检测方法的特点,然后给出了作者研究小组在星载简缩极化SAR船舶目标检测方面的部分研究结果,最后分析展望了进一步研究方向。