基于SAR圖像的三維圖像幾何特征分析.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、在遙感遙測領(lǐng)域,圖像獲取和圖像特征提取對目標(biāo)識別有重要作用。伴隨遙感遙測技術(shù)的進(jìn)步,合成孔徑雷達(dá)(Synthetic Aperture Radar,以下簡稱SAR)在軍事目標(biāo)、地面設(shè)施、資源勘探等方面擁有難以估量的前景。相干斑噪聲和比較復(fù)雜的噪聲背景直接或間接影響了合成孔徑雷達(dá)的圖像去噪、分割和特征提取;同時,日益進(jìn)步的成像技術(shù)和高分辨率圖像的出現(xiàn),使圖像更形象表達(dá)出目標(biāo)的紋理、結(jié)構(gòu)、形態(tài)和散射特性等多特征信息,所以可以通過提取并整合其

2、多個特征,提高目標(biāo)識別的準(zhǔn)確率。因此本文針對SAR的三維圖像幾何特征提取,進(jìn)行圖像去噪、分割的研究,并重點(diǎn)改進(jìn)幾何特征提取方法。
  本研究主要內(nèi)容包括:⑴研究了合成孔徑雷達(dá)圖像成像及其在常見情況下背景噪聲的產(chǎn)生原理,同時探討和分析了合成孔徑雷達(dá)圖像去噪算法,引入時間性能因子和采用ENL、EPI等幾種常用評價算法,具體量化了在實(shí)際中各個算法的去噪性能,并通過仿真驗(yàn)證了以上算法的有效性。⑵針對SAR圖像雷達(dá)成像環(huán)境的不可預(yù)測問題,分

3、別分析研究了根據(jù)閾值、幾何形體、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以及集合的方法差的圖像分割算法。同時,通過仿真實(shí)驗(yàn)評估了以上方法的優(yōu)劣,并使用基于韋布爾分布的CA-CFAR檢測器的車輛圖像分割方法。⑶系統(tǒng)性地研究了合成孔徑雷達(dá)圖像車輛的點(diǎn)、區(qū)域等特征提取算法,改進(jìn)多幅圖片的融合準(zhǔn)則,根據(jù)車輛的陰影對其幾何特征進(jìn)行了提取。同時,提出采用余弦傅里葉矩和韋布爾分布的CFAR檢測方法,分別對其矩特征和峰值特征進(jìn)行提取,并采用級聯(lián)組合分類器對目標(biāo)識別進(jìn)行了建模分析,實(shí)現(xiàn)

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