SAR圖像艦船檢測與分類方法研究.pdf

1、合成孔徑雷達(Synthetic Aperture Radar，SAR)圖像艦船檢測與分類是SAR圖像解譯技術(shù)關(guān)鍵問題之一，也是海洋遙感應用的重要研究方向，在漁業(yè)管理、海上交通管控、海洋資源開采、海洋環(huán)境監(jiān)控等方面具有重要意義。近年來，我國大力發(fā)展航天遙感事業(yè)，一方面為SAR艦船監(jiān)測帶來了海量數(shù)據(jù)基礎，另一方面對高效率、高精度的SAR圖像解譯技術(shù)提出需求。因此，研究SAR圖像艦船檢測與分類技術(shù)具有十分重要的理論意義和實際價值。
　

2、　本文立足于SAR艦船監(jiān)測技術(shù)的發(fā)展，分析了當下艦船檢測與分類面臨的挑戰(zhàn)，重點研究了SAR圖像艦船目標檢測、高分辨率SAR圖像艦船目標特征提取與分類識別等關(guān)鍵技術(shù)問題。主要研究成果如下:
　　(1)針對現(xiàn)有SAR艦船檢測算法運算時間過長以及泛化能力較差的問題，研究提出一種基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡的SAR圖像艦船目標檢測算法。首先，針對SAR圖像艦船目標特點，采用無監(jiān)督訓練方法搭建深度神經(jīng)網(wǎng)絡構(gòu)架;其次，利用小波變換得到艦船目標不同尺度特征

3、，分別對不同深度網(wǎng)絡進行訓練;最后將深度網(wǎng)絡輸出進行特征融合并對SAR圖像中的艦船目標進行檢測?；赥erraSAR-X數(shù)據(jù)對算法性能進行了驗證和評估，結(jié)果表明本算法在取得較高檢測準確率的同時降低了檢測時間，并對沿海區(qū)域極端海況具有一定魯棒性。
　　(2)針對現(xiàn)有SAR艦船分類技術(shù)發(fā)展不完善和分類準確率較低的問題，研究提出基于上層建筑后向散射特征的SAR圖像艦船目標分類算法。首先研究了艦船目標上層建筑結(jié)構(gòu)特征，分析了不同結(jié)構(gòu)的后向