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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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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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对复杂背景下的SAR图像强回波目标检测问题进行了研究,提出了基于偏态分布方差的自适应检测算法。首先设计一种新的基于偏态分布模型的方差滤波器,偏态分布方差滤波器可减少相干斑噪声对检测的不良影响,提高图像方差的差异性,即强目标回波边缘灰度方差相对于强目标回波灰度方差、背景杂波灰度方差更小。其次,算法改进了根据图像复杂度自动选取阈值方法,通过自适应检测小方差像素,实现强回波目标检测。仿真结果说明该算法能够对SAR图像强回波目标较快地进行准确检测。相比方差特征法(VAR)和扩展分形特征法(EF)在检测速度与虚警率方面均具有较大的优越性。 相似文献
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针对高分辨率宽测绘带合成孔径雷达(High Resolution Wide Swath Synthetic Aperture Radar, HRWS SAR)在俯仰向波束形成受地面目标高程影响造成增益损失以及在方位向非均匀采样造成模糊的问题,文中提出了一种基于压缩感知(Compressed Sensing, CS)技术的HRWS SAR成像算法。根据SAR系统和平台参数建立精确的观测模型后,通过求解优化问题直接准确地估计出了在地面高程变化影响下的目标来波方向(Direction of Arrival, DOA)并重建了非均匀采样下的方位向观测场景,从而实现了HRWS SAR在俯仰向和方位向的非模糊成像。仿真结果表明了本文算法的有效性。 相似文献
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本文对利用扩展区分(EF)特征来改善合成孔径雷达(SAR)自动目标识别(ATR)系统观注目标聚焦(FOA)阶段处理的有效性进行了评估。不象传统的SAR检测特征仅能在对比度基础上将图像像素从背景中区分开,EF特征对物体的对比度和尺寸都敏感,EF特征算法便于实现,并已证实有着类似CFAR(恒虎警率)性质的新特征,我们使用这个新特征,通过两个数据库提供的SAR图像,对几种不同检测方法进行了测试,验证新方法对性能有所改善。 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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针对多光谱红外探测器,对复杂背景条件下红外弱小目标检测算法进行了研究。根据弱小目标缺乏纹理等相关信息的特点,给出了一种用于多光谱图像的弱小目标检测算法。对多光谱图像,构建数据立方体,对多光谱信息建立稳定的目标特征向量,用多光谱背景抑制滤波器以提升图像信噪比,将一种基于统计判别的低信噪比条件下红外序列图像弱小目标检测算法与传统多级假设检验跟踪(MHT)算法综合,形成了改进的连续帧目标检测跟踪算法,对波门内疑似目标点用引入多光谱信息建立的特征向量进行目标的非监督检测判决。实验结果证明:在低信噪比下该算法能有效检测跟踪弱小目标,在保证检测概率前提下可有效抑制虚警,极大地降低了后续跟踪算法的计算爆炸风险。 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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合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)影像变化检测是遥感领域的一个重要研究方向。文章以投票法(Majority Voting,MV)为基础,提出一种全新的顾及不确定性分析的SAR影像变化检测方法(Uncertainty Analysis-based MV,UAMV)。首先选取三组典型的差分影像生成算法,生成三组互补的差分影像。然后使用模糊C均值聚类估算每组差分影像的关于变化类和未变化类的模糊隶属度函数。最后用模糊集合和信息熵理论优化MV,构建顾及不确定性分析的多数投票法,并用所构建方法融合三组差分影像的模糊隶属度函数,生成变化检测图。为验证文章方法的有效性,通过三组真实SAR影像数据进行实验分析。实验结果表明:1)通过用信息熵分析MV融合过程中的不确定性,能够显著提高MV的变化检测性能;2)与7种现有相关算法相比,UAMV方法能够取得更优的变化检测结果。该研究为SAR影像变化检测提供一种新的思路和方法。 相似文献
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针对可见光和SAR图像融合,提出了一种基于跨模态差分感知和注意力机制的交互融合(TDPAM Fusion)算法,能有效保留可见光图像中的纹理结构和SAR图像的细节信息。首先,采用跨模态差分感知融合(Cross-Modal Differential Perception Fusion, CMDAF)模块提取图像的互补信息,避免真值缺失并提高融合精度。其次,通过坐标注意力机制(Coordinate Attention,CA)提高特征提取的准确性和效率,增强语义信息的集成。最后通过交互融合算法(Interactive Fusion Module,IFM)将特征自适应融合。设计了相应的大型基准数据集,用于网络模型的训练和测试。实验结果表明:TDPAM Fusion融合算法可以获得包含清晰SAR信息的高质量可见光图像。此外,融合算法将互信息(Mutual Information,MI)、空间频率(Spatial Frequency,SF)、视觉保真度(Visual Fidelity,VIF)和相关系数(Correlation Coefficient,CC)等关键指标,分别提高了约6.41%、10... 相似文献
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提出一种新的基于模糊神经网络 (FNN)的 Speckle噪声自适应滤波器 ,以实时处理 SAR图像。讨论了模糊神经网络滤波器结构的设计、模糊规则的选取以及采用改进遗传算法进行参数优化的方法 ,最后 ,结合图像处理应用实例 ,与其它传统图像滤波器进行比较 ,验证所述滤波器在滤除噪声和保持细节纹理方面的有效性。 相似文献