合成孔徑雷達(dá)與光學(xué)圖像融合檢測(cè)方法與仿真研究.pdf

1、由于合成孔徑雷達(dá)(SAR)在軍事偵查、民用遙感等領(lǐng)域的優(yōu)越性、獨(dú)特性,相關(guān)SAR數(shù)據(jù)處理算法及應(yīng)用研究成為了圖像工程研究的熱點(diǎn)。但是在全天時(shí)、全天候目標(biāo)探測(cè)與識(shí)別的需求背景下,單一SAR或光學(xué)傳感器在特定環(huán)境中呈現(xiàn)出的劣勢(shì)無法滿足實(shí)際的需求。因此利用SAR與光學(xué)傳感器在目標(biāo)圖像特性上的互補(bǔ)性的異類圖像融合技術(shù)成為了研究的熱點(diǎn)。
　　本論文基于SAR與光學(xué)傳感器的異類數(shù)據(jù)融合檢測(cè)應(yīng)用需求,開展了SAR圖像降噪、目標(biāo)檢測(cè)和融合算法研究

2、,構(gòu)建了SAR與可見光多源圖像融合檢測(cè)仿真平臺(tái),論文完成的主要工作如下:
　　1.根據(jù)SAR圖像獨(dú)有的相干斑噪聲特點(diǎn),同時(shí)為了提升小波變換性能、改進(jìn)Contourlet(CT)變換的移變性,提出一種非下采樣CT變換(NSCT)系數(shù)自適應(yīng)縮減的降噪方法。并與傳統(tǒng)方法進(jìn)行性能比較,通過定量評(píng)價(jià)指標(biāo)對(duì)降噪圖像進(jìn)行評(píng)價(jià)。經(jīng)實(shí)驗(yàn)證明:NSCT域內(nèi)降噪方法可以在具有噪聲抑制的同時(shí),更好地保持邊緣細(xì)節(jié),達(dá)到更好的降噪效果,驗(yàn)證了該算法可靠性。<

3、br>　　2.根據(jù)SAR與可見光圖像的特點(diǎn),提出一種基于邊緣檢測(cè)的區(qū)域分割方法。提取邊緣信息時(shí),在傳統(tǒng)邊緣檢測(cè)算子的基礎(chǔ)上進(jìn)行斷點(diǎn)遞歸探索,實(shí)現(xiàn)斷邊連接;判斷區(qū)域?qū)傩詴r(shí),通過計(jì)算每塊區(qū)域?qū)儆谀繕?biāo)區(qū)域的信任度來進(jìn)行結(jié)果判定。經(jīng)實(shí)驗(yàn)證明:該方法不僅降低了對(duì)邊緣檢測(cè)算子閾值的依賴,同時(shí)還具有較高的計(jì)算效率,大幅度提高圖像分割的精度。
　　3.針對(duì)SAR和光學(xué)兩種異類傳感器圖像配準(zhǔn)精度的局限性,提出一種新的SAR和光學(xué)異類傳感器融合策略。

4、區(qū)域融合時(shí),采用模糊集思想和廣義加權(quán)平均算法進(jìn)行兩圖像鄰近區(qū)域融合。經(jīng)實(shí)驗(yàn)證明:該策略能最大限度地降低對(duì)配準(zhǔn)精度的要求;非精確配準(zhǔn)下SAR和光學(xué)圖像融合檢測(cè)相比于單傳感器目標(biāo)檢測(cè)在相同檢測(cè)概率的情況下具有更低的虛警率;多傳感器目標(biāo)融合檢測(cè)可以獲得比單一傳感器更精確、更完整的目標(biāo)信息。
　　4.基于MATLAB平臺(tái)研制了一個(gè)具有可視化界面的多源圖像目標(biāo)融合檢測(cè)仿真平臺(tái)。該平臺(tái)可以在獲取源數(shù)據(jù)后,演示和驗(yàn)證單源圖像、多源圖像降噪、檢測(cè)