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提出了一种从单幅高分辨率SAR图像中检测建筑物的算法框架。该框架主要以应用 标记的分水岭变换为基础,针对SAR图像中建筑物所具有的强回波特性与典型的形状特征, 主要采用CFAR检测和文中提出的方向相关分析方法得到标记图像,利用最小强制技术和标记 图像修改原始图像的梯度图,对修改后的梯度图作分水岭变换得到建筑物目标的边界轮廓。 该方法能够引入建筑物目标的特性同时克服分水岭变换固有的过分割缺陷。文中对不同场景 的高分辨率SAR图像进行了实验,实验结果表明,即使在建筑物分布密集的情况下,本文算 法也能正确完整地检测出绝大多数目标,检测率高而虚警率低。 相似文献
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CFAR是目前应用最为广泛且实时有效的SAR图像目标检测算法,在非均匀背景情况下,一般的CFAR检测都会存在大量虚警.引入模糊逻辑的概念,提出了一种非均匀背景的SAR图像模糊CFAR目标检测算法.基于Weibull分布,分别推导出模糊CA-CFAR和模糊OS-CFAR的隶属函数,并根据相应的模糊融合准则进行融合处理,得到模糊CFAR检测器的中心门限.仿真结果表明,模糊CFAR检测算法在非均匀背景的SAR图像目标检测中,具有较高的检测概率,且虚警少,具备一定的实用价值. 相似文献
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基于变邻域变步长LMS背景预测检测红外小目标 总被引:4,自引:0,他引:4
在分析强起伏背景信号的基础上,利用背景局部信号统计特征和目标运动特性,提出了一种基于变邻域变步长LMS自适应背景预测的红外弱小目标检测方法.首先将两类背景交界处像素的邻点按最大类间平均离差准则分成两类,和中心像素点相近的一类构成预测邻域,而背景内部区域采用固定预测邻域;然后提出了一种改进的变步长LMS自适应算法,在所得预测域上进行背景预测,由实际值和预测值相减得到残差图像;最后采用二维Tsallis-Havrela-Charvat熵阈值选取方法对残差图像进行分割,并根据目标运动的连续性和一致性确认真实小目标.针对实际红外图像序列的实验结果表明:该算法能有效地抑制强起伏杂波,增强目标能量,降低虚警率,对强起伏背景下弱小目标具有很好的检测性能. 相似文献
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基于幅度与梯度综合信息的SAR图像非线性扩散去噪方法 总被引:2,自引:0,他引:2
探讨SAR图像相干斑抑制的非线性扩散方程方法.以抑制SAR图像噪声,提高图像质量.通过分析SAR图像的幅度分布特性,建立基于SAR图像幅度信息的非线性扩散方程,使方程在幅值较小的背景区域具有较大的光滑作用以抑制噪声,而在幅值较大的目标区域光滑作用较小以保护目标特征.同时为避免噪声对图像中幅度分布的影响,在每一步迭代之前,采用基于梯度信息的非线性扩散方程对图像进行预处理,得到了一种基于图像幅度和梯度综合信息的非线性扩散去噪方法.计算结果表明,本文方法在整体上均具有较好的去噪效果,去噪后的图像较传统方法具有更高的等效视数和边缘保持指数,既能充分抑制背景区域的噪声,又能保护目标点,还很少出现虚假目标. 相似文献
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为了解决目标识别、隐身目标设计等研究领域对雷达图像需求日益增加的问题,提出了一种基于射线追踪的快速雷达图像仿真方法。该方法利用射线追踪计算每一个射线管的散射电场及其在雷达成像平面的投影坐标,通过将所有射线管的贡献在像域进行累加得到1幅二维雷达图像。通过对不同路径射线的聚类,可实现对散射贡献的分离,从而建立目标部件与强散射源的对应关系,并对复杂目标雷达图像进行解释。给出了Slicy目标的快速雷达图像仿真与算例分析,分析结果表明:基于射线追踪的快速雷达图像仿真方法可对复杂雷达图像进行有效预测,并能对强散射源进行成因分析。 相似文献
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红外弱小目标检测技术是目标自动检测系统中的核心技术之一。在复杂背景以及强杂波存在的情形下,红外弱小目标检测往往会有高虚警率的问题。对于这一问题,提出了一种基于多尺度局部对比度与局部梯度分布的红外弱小目标检测算法,具有重要意义。相比于以前的算法,该方法利用多尺度局部对比度机制增强红外图像中的疑似红外弱小目标的区域,再利用红外图像的局部梯度分布信息对这些疑似红外弱小目标的区域进行判别,剔除其中的虚警区域,得到有低虚警率红外弱小目标检测结果。实验结果表明:该算法结果可靠,检测准确率高。可见,新算法可以有效地提高在复杂背景以及存在强杂波情形下红外图像中弱小目标的检测准确率。 相似文献
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针对在非均匀杂波背景下,杂波抑制后孤立强杂波剩余能量导致动目标检测虚警率升高的问题,提出了一种基于滤波响应损失的多通道合成孔径雷达地面动目标检测(SAR-GMTI)方法。对多通道的合成孔径雷达(SAR)图像进行维纳匹配滤波处理,在杂波抑制残差图检测的基础上,根据滤波前后信号的能量差异设计了滤波响应损失检测量,对潜在目标进行二次检测,以剔除虚警。仿真与机载实测数据表明:该方法能在非均匀杂波背景下有效改善动目标的检测性能,可应用于运动平台雷达对地监视预警。 相似文献
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基于RCS曲线的SAR图像点目标变化检测 总被引:1,自引:0,他引:1
地物目标的物理结构、表面粗糙度或地物目标类型发生了变化,则其后向散射能量一 般会发生相应的变化,对应的雷达散射截面(Radar Cross Section,RCS)也会发生变化,这 将导致合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar, SAR)图像的亮度和色泽发生变化。提出 了一种新的基于RCS曲线特性的SAR图像目标变化检测算法。该算法不同于以往的基 于图像域的变化检测算法,从目标的散射特性提取目标的变化信息,避免了不同时相的SAR 图像对误配准所带来的错误。并进行了仿真实验,实验结果表明可行。
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