基于機(jī)載合成孔徑雷達(dá)圖像的對(duì)地目標(biāo)檢測(cè)方法研究.pdf

1、作為主動(dòng)尋的探測(cè)設(shè)備，合成孔徑雷達(dá)(SAR)可以全天候、全天時(shí)提供高清晰度圖像，從而在軍事偵察和民用上得到了廣泛的應(yīng)用。但是由于其相干成像的特殊性，因而在SAR圖像中包含有大量的相干斑噪聲，使得對(duì)SAR圖像的處理、分析和解譯非常困難。而且面對(duì)廣闊而復(fù)雜多變的地形環(huán)境，SAR圖像背景環(huán)境極為復(fù)雜，并且SAR圖像中含有大量的冗余數(shù)據(jù)，因此如何綜合運(yùn)用各種知識(shí)，對(duì)算法的實(shí)用性、快速性、有效性和檢測(cè)精度等性能進(jìn)行折中是目標(biāo)檢測(cè)算法的難點(diǎn)和關(guān)鍵點(diǎn)

2、。本文主要對(duì)高分辨率機(jī)載SAR圖像的目標(biāo)檢測(cè)和識(shí)別進(jìn)行研究。主要研究以下幾個(gè)方面內(nèi)容： 1、詳細(xì)分析和研究SAR圖像相干斑雜波的統(tǒng)計(jì)分布模型和各種統(tǒng)計(jì)分布模型的適用性。對(duì)幾種廣泛使用的典型非高斯數(shù)據(jù)分布模型(Gamma分布、Weibull分布、K分布、有限混合高斯和混合Gamma分布)的數(shù)學(xué)特點(diǎn)進(jìn)行了詳細(xì)討論和分析，并給出了不同分布模型下參數(shù)向量的估計(jì)公式。在此基礎(chǔ)上，在MSE準(zhǔn)則下，對(duì)T72坦克的幾種不同成像條件下的高分辨率S

3、AR圖像數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)分布模型(Gamma分布、Weibull分布及有限混合高斯分布)以及對(duì)基于Ku波段的機(jī)載序列SAR圖像數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)分布模型(有限混和高斯分布)進(jìn)行分析和估計(jì)。 2、在SAR圖像數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分布模型研究的基礎(chǔ)上，對(duì)SAR圖像的目標(biāo)信息自動(dòng)提取方法進(jìn)行研究。主要提出了基于局部窗口的恒虛警(CFAR)方法、MAP方法和基于上下文關(guān)系的方法。在對(duì)單/多T72坦克SAR圖像的目標(biāo)檢測(cè)方面，這些方法從不同的角度表現(xiàn)出了對(duì)SAR圖

4、像信息自動(dòng)提取的能力。并且運(yùn)用MAP方法對(duì)在不同方位角下對(duì)太陽能塔所成的機(jī)載SAR條帶圖像序列進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)和分割，仿真結(jié)果表明MAP方法對(duì)序列SAR圖像的目標(biāo)檢測(cè)是有效和穩(wěn)健的。相對(duì)于恒虛警方法和貝葉斯方法，基于上下文的SAR圖像信息提取方法具有較大的時(shí)間消耗外，三種方法均具有較強(qiáng)的魯棒性和SAR圖像的信息提取性能。在SAR圖像的目標(biāo)信息自動(dòng)檢測(cè)方面具有明顯的優(yōu)勢(shì)和應(yīng)用潛力。 3、提出了一種新的SAR圖像的目標(biāo)區(qū)域特征提取和目標(biāo)