SAR图像中的弱尾迹检测方法研究

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利用合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)对海面舰船及其尾迹进行检测和监视的技术在海洋遥感领域受到了相当高的重视,现已成为SAR最为重要的应用。鉴于合成孔径雷达所具备的全天时、全天候以及高分辨率的优势,其应用在舰船尾迹检测方面时不仅可以实现宏观、长期、实时地对海洋进行观测,而且可以帮助有效提取出舰船目标的信息。但由于海况以及舰船等因素的影响,尾迹在SAR图像中往往并不是清晰可见的,从而使得很难被检测出来,这对于舰船监控与管理等方面有很大的影响,因此对弱尾迹进行检测十分必要。本文的主要方向是对SAR图像中海面舰船弱尾迹检测方法进行研究,论文在海面SAR成像的基础上,讨论两种典型的SAR图像尾迹检测方法:Radon变换和Hough变换,并利用两种方法分别完成了对于海面舰船尾迹的检测。最后,研究了在复杂海面中的舰船弱尾迹的检测方法:形态成分分析与形态学图像处理相结合的方法,并分别使用模拟和真实尾迹验证了此方法的可行性。论文主要包括以下工作:1.基于SAR成像基本理论的理解,讨论了合成孔径雷达成像原理以及海面舰船尾迹成像原理。根据SAR图像中尾迹类型的分类,分别讨论了各种类型尾迹的产生机理及其几何特征。最后根据尾迹成像的原理,对舰船Kelvin尾迹进行仿真,同时将仿真尾迹与海面相结合,分析不同的风速和船速对尾迹的影响。2.从舰船尾迹的产生和影响因素出发,详细讨论SAR图像中舰船尾迹检测方法。基于SAR图像中舰船尾迹的几何特征,引入了Radon变换和Hough变换两种经典的线性特征检测算法。并在此基础上,结和图像灰度归一化处理法方法对实际海面SAR图像中的尾迹进行了检测,最后对比分析了两种方法在尾迹检测方面的特点。3.针对海面杂波会对海面尾迹进行覆盖从而削弱尾迹特征,导致在复杂海况下不能有效的检测出舰船弱尾迹的问题,引入形态成分分析方法,利用其对不同的形态成分只能用唯一的字典进行稀疏表示的特性,对海面SAR图像进行海面纹理和舰船尾迹的结构特性进行分离从而实现图像的预处理,在此基础上结合形态学图像处理方法增强分离后的尾迹结构最终实现对弱尾迹特征的增强,最后使用Radon变换对处理后的尾迹进行检测。基于此理论分别对仿真和实际舰船弱尾迹进行了检测分析,验证了该方法的可行性。
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