SAR圖像方向性目標檢測與識別研究.pdf

1、合成孔徑雷達(Synthetic Aperture Radar，SAR)憑其獨特的優(yōu)勢在軍事偵察和民用方面得到了廣泛的應用，開展SAR圖像的目標檢測工作具有實際意義和應用前景。本文基于指數(shù)小波技術、擴展分形檢測技術(Extended Fractal，EF)和擴展最大平均相關高度濾波器(ExtendedMaximum Average Correlation Height，EMACH)對SAR圖像方向性目標的檢測與識別展開研究，并基于方向濾

2、波技術、非抽樣Contourlet變換(Nonsubsampled Contourlet Transform，NSCT)，開發(fā)了一款SAR圖像多功能處理軟件。
　　 提出一種基于指數(shù)小波分形特征的SAR圖像特定目標檢測技術，算法依據(jù)指數(shù)小波特有的對邊緣的選則性增強特性和方向敏感性，定義指數(shù)小波分形特征（Exponential Wavelet FractalEWF）。利用該特征對特定姿態(tài)的目標進行檢測實驗，結果表明，該算法較傳統(tǒng)算

3、法能夠更為準確的檢測出方向性目標。
　　 提出一種基于擴展分形檢測技術與EMACH濾波器的SAR目標識別算法，利用擴展分形的準確定位功能，結合EMACH模板良好的識別性能，提出一種具有自動矯正功能的SAR目標識別方法。使用MSTAR數(shù)據(jù)庫圖像進行測試，獲得了較好的識別效果。
　　 介紹了NSCT變換原理和結構、以及本實驗室基于NSCT變換已取得的應用成果，其中包括基于NSCT的圖像紋理/形狀檢索和目標方位角估計算法；開發(fā)