基于SAR圖像的三維圖像幾何特征分析.pdf

1、在遙感遙測(cè)領(lǐng)域，圖像獲取和圖像特征提取對(duì)目標(biāo)識(shí)別有重要作用。伴隨遙感遙測(cè)技術(shù)的進(jìn)步，合成孔徑雷達(dá)(Synthetic Aperture Radar，以下簡(jiǎn)稱SAR)在軍事目標(biāo)、地面設(shè)施、資源勘探等方面擁有難以估量的前景。相干斑噪聲和比較復(fù)雜的噪聲背景直接或間接影響了合成孔徑雷達(dá)的圖像去噪、分割和特征提?。煌瑫r(shí)，日益進(jìn)步的成像技術(shù)和高分辨率圖像的出現(xiàn)，使圖像更形象表達(dá)出目標(biāo)的紋理、結(jié)構(gòu)、形態(tài)和散射特性等多特征信息，所以可以通過(guò)提取并整合其

2、多個(gè)特征，提高目標(biāo)識(shí)別的準(zhǔn)確率。因此本文針對(duì)SAR的三維圖像幾何特征提取，進(jìn)行圖像去噪、分割的研究，并重點(diǎn)改進(jìn)幾何特征提取方法。
　　本研究主要內(nèi)容包括：⑴研究了合成孔徑雷達(dá)圖像成像及其在常見(jiàn)情況下背景噪聲的產(chǎn)生原理，同時(shí)探討和分析了合成孔徑雷達(dá)圖像去噪算法，引入時(shí)間性能因子和采用ENL、EPI等幾種常用評(píng)價(jià)算法，具體量化了在實(shí)際中各個(gè)算法的去噪性能，并通過(guò)仿真驗(yàn)證了以上算法的有效性。⑵針對(duì)SAR圖像雷達(dá)成像環(huán)境的不可預(yù)測(cè)問(wèn)題，分

3、別分析研究了根據(jù)閾值、幾何形體、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以及集合的方法差的圖像分割算法。同時(shí)，通過(guò)仿真實(shí)驗(yàn)評(píng)估了以上方法的優(yōu)劣，并使用基于韋布爾分布的CA-CFAR檢測(cè)器的車輛圖像分割方法。⑶系統(tǒng)性地研究了合成孔徑雷達(dá)圖像車輛的點(diǎn)、區(qū)域等特征提取算法，改進(jìn)多幅圖片的融合準(zhǔn)則，根據(jù)車輛的陰影對(duì)其幾何特征進(jìn)行了提取。同時(shí)，提出采用余弦傅里葉矩和韋布爾分布的CFAR檢測(cè)方法，分別對(duì)其矩特征和峰值特征進(jìn)行提取，并采用級(jí)聯(lián)組合分類器對(duì)目標(biāo)識(shí)別進(jìn)行了建模分析，實(shí)現(xiàn)