基于知识的中高分辨率光学卫星遥感影像桥梁目标识别研究

桥梁是重要的人工建筑。对桥梁进行识别研究,在民用上和军事上都具有很重要的意义。该文提出一套针对中高分辨率光学卫星遥感图像上大中型桥梁的检测和识别的流程。首先根据光学卫星图像特点,运用分割和形态学算子提取河流;沿着河流中心线对桥梁进行检测;经过边缘提取、线段跟踪、直线拟合、边线配对等处理后对检测出的桥梁进行定位,并获取长度、宽度、方位等桥梁参数。以SPOT-5 5m全色波段图像进行验证,证明本文算法流程对河流上桥梁目标识别是有效的。     

中低分辨率SAR图像桥梁识别方法研究

中低分辨率SAR图像中河流、桥梁目标常存在断裂现象,且桥梁边缘线性特征不明显,现有桥梁目标识别方法难以解决上述问题.为提高中低分辨率SAR图像桥梁识别稳健性,提出桥梁在图像中呈现断裂、河流灰度一致性不高情况下的桥梁目标识别算法.对水域分割结果进行河流粗提取,将河流轮廓外扩部分的相交区域作为桥梁兴趣区,在保证兴趣区完整性的同时减少无效兴趣区;采用目标分割与Radon变换结合的方法检测断裂的桥梁主体;对候选桥梁附近的河流轮廓进行形状验证,消除山体等阴影造成的桥梁虚警.实验结果表明,该方法能够在复杂场景中有效地识别出多个水上桥梁目标,桥梁虚警率大大降低.     

基于腐蚀和膨胀运算的SAR图像桥梁目标检测方法

本文提出了一种新的SAR图像桥梁检测方法。首先采用单阈值法通过二值化处理分割出河流的主轮廓。在此基础上,对二值图像进行腐蚀和膨胀运算后与河流轮廓图像异或,通过去除边界线检测出桥梁的位置,并在桥梁位置处设置窗口分割出桥梁区域。最后,以Sandia实验室高分辨率SAR图像为样本进行仿真实验,实验结果证明了本文方法的有效性。     

基于Mumford-Shah模型的水上桥梁目标分割与识别

在桥梁知识的基础上,从河流和陆地的区域特性出发,提出了一种基于Mumford-Shah（MS）模型的水上桥梁分割算法.首先对Mumford-Shah模型中的区域权重进行相关性定义,实现对水域的分割,然后根据桥梁与河流区域边界的几何位置关系实现对桥梁目标的提取和识别.实验表明,该算法能够实现对水上桥梁目标的提取,尤其对远距离小目标水上桥梁及灰度梯度较弱图像的桥梁分割更有效.     

计算机技术在桥梁检测中的应用

随着经济社会的不断发展,建筑工程建设事业开始不断兴起。桥梁工程是建筑工程中的重要组成部分,它的质量优劣直接关系到人民群众的出行安全。因此,当工程竣工以后,桥梁检测部门需要重视对桥梁质量的检测工作,准确测试出桥梁的实际荷载能力,有效掌握桥梁施工技术状况,保证桥梁使用的耐久性与安全性,使人民群众能够正常出行。通过桥梁检测,检测部门可以及时发展桥梁工程中存在的问题,同时督促施工单位采取有效措施来解决问题,保障桥梁能够正常投入使用。     

基于改进PSPNet的桥梁裂缝图像分割算法

针对传统桥梁裂缝检测算法检测精度低和现有的主流语义分割算法容易丢失裂缝图像细节信息、结果不连续等问题,提出了一种基于改进PSPNet的桥梁裂缝图像分割算法.首先使用无人机采集桥梁图像,通过图像增强处理得到桥梁裂缝数据集;其次通过带有扩张卷积的残差网络初步提取裂缝特征;接着将提取到的特征送入到空间位置自注意力模块(SPAM)和金字塔池化模块的串联结构中,使其能够在空间维度上获得丰富的上下文信息.实验结果表明,与现有的主流语义分割算法相比,所提算法得到的裂缝细节更加丰富,各项分割指标都有较为显著的提升,平均交并比达到84.31％,并能对细小桥梁裂缝进行准确、完整提取.     

基于极化交叉熵和Yamaguchi分解的飞机目标检测方法

给出了一种基于极化交叉熵和Yamaguchi分解相结合的飞机目标检测方法。首先计算极化SAR图像中各个像素点与平面、左螺旋体、右螺旋体三种基本散射体的相似性参数，并利用相似性参数构造极化交叉熵；然后采用Yamaguchi分解方法提取偶次散射分量功率；最后结合极化交叉熵与偶次散射分量功率构造检测特征量，并进行阈值判别提取飞机目标。利用美国UAVSAR和美国AIRSAR系统采集的全极化实测数据对算法进行实验，结果表明，该算法能够有效的检测出飞机目标，并且虚警较少。      

利用规则化热扩散方程的SAR图像桥梁检测

提出了一种利用规则化各向异性热扩散方程SAR图像分割的桥梁检测算法.该算法在Pemna和Malik提出的各向异性热扩散方程的基础上构造了一个新的扩散函数,利用数值逼近理论,得到一个新的规则化扩散模型,用此模型对图像初始分割的最大后验概率矩阵进行多尺度各向异性平滑,得到图像中河流的精确分割结果,最后在分割后的图像中按累加方向能量最小准则进行桥梁目标检测.真实数据实验结果表明,该方法能有效地抑制强斑点噪声,快速、精确地检测出SAR图像桥梁目标,同时保持桥梁的结构信息.     

基于无人机的桥梁裂缝检测与测量系统

道路桥梁裂缝是危害桥梁安全的一种重要病害,为减少桥梁裂缝对桥梁工程的不利影响,延长国内桥梁使用寿命。文章拟针对目前存在桥梁裂缝检测与测量的难点,依据近景摄影测量技术基本原理与计算机视觉中的相关技术,设计出一种通过无人机搭载相机与雷达的桥梁裂缝检测与测量系统,并利用光学相机标定与几何校正以及桥梁裂缝的鲁棒性提取实现桥梁裂缝高精度的检测与测量。提高国内桥梁静态测量工程的术水平,解决传统人工接触式检测与测量所存在的缺陷。     

桥梁裂缝特征的图像提取方法研究

桥梁裂缝严重危害着桥梁安全,裂缝信息的监测与报警对桥梁的安全运营具有重要的意义。通过分析多种边缘算子,测算图像裂缝边缘特征,比较并分析裂缝边缘特征的提取效果。实验结果表明,通过SOBEL算子能够得到较好的裂缝特征,为进一步的裂缝特征统计分析及测量提供数据基础。     

机载圆周SAR成像技术研究

机载圆周合成孔径雷达(CSAR)作为一种新兴的成像模式,具有全方位观测、高空间分辨率和可三维成像等优点。随着CSAR成像技术的不断发展,现已逐渐成为对重点区域实施精确观测的有效手段之一。该文重点阐述了作者所在研究团队近年来在机载CSAR成像技术方面完成的研究工作,包括机载CSAR成像模型,空间分辨率评估,CSAR二维成像,基于单圆周CSAR的目标三维图像重构和多基线CSAR(HoloSAR)三维成像等技术,并给出了P, X两个频段机载CSAR的实测数据处理结果。已取得的研究成果证明了机载CSAR成像的有效性和实用性。该文主要内容基于作者2019年8月16日在“雷达学报第五届青年科学家论坛”上的学术报告。      

基于改进三维后向投影的多圈圆迹SAR相干三维成像方法

圆迹SAR(CSAR)因其特殊曲线运动轨迹而具备3维成像能力。单圈CSAR理论上可以获得距离方位平面亚波长级的分辨率,但是高程向分辨率却很低。同时,利用后向投影(BP)算法进行CSAR 3维成像的算法复杂度高,成像效率低。该文提出一种基于改进3维后向投影的多圈CSAR相干3维成像方法,针对现有成像算法时间复杂度高的问题,提出一种构造几何插值核的CSAR改进3维后向投影算法,可将3维插值操作转化为1维插值操作和距离向量搜索操作,通过多圈CSAR改进3维后向投影成像结果相干积累的方式得到最终3维图像。该文所提方法可有效解决单圈CSAR 3维成像高程向分辨率低的问题,改善3维成像细节,同时能够大幅降低CSAR 3维成像时间。仿真圆锥目标和美国空军实验室GOTCHA数据3维成像结果验证了该文所提方法的有效性。     

基于中心点回归的大场景SAR图像舰船检测方法

合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)图像舰船目标检测在军事和民用领域有着重要的应用.然而随着SAR图像成像能力的提升,SAR成像场景越来越大,舰船目标检测存在两个难点:一是舰船目标在整幅图像中所占比例极小,很难与周围背景分开;二是靠岸舰船目标通常密集排列,目标之间难以区分.目前常用基...     

基于定标器相位梯度提取的圆迹SAR轨迹重建方法

圆迹合成孔径雷达(CSAR)高分辨率成像,对惯导系统的精度和稳定性提出了更高的要求,运动补偿技术是关键技术之一。该文首先分析了轨迹测量误差引起的相位误差,然后针对相位误差的空变性给出一种基于定标器相位梯度提取的圆迹SAR轨迹重建方法。该方法从SAR回波数据中提取定标器沿方位向的相位梯度,结合多个定标器的相位梯度,利用三边测量法重建高精度圆迹SAR轨迹,用于获取高质量的CSAR图像。该方法解决了轨迹测量误差引起的图像散焦问题,可实现整个场景的有效聚焦。仿真结果验证了该方法的正确性和有效性。     

一种改进的基于波前重构的圆周SAR三维成像算法

与传统的直线SAR相比,圆周SAR(CSAR)具有对场景进行3维成像的能力。该文提出了一种基于波前重构的圆周SAR 3维成像的新方法,该算法通过补偿掉雷达运动轨迹引入的相位项的方法实现了图像的聚焦,避免了Hankel函数的计算,从而大大降低了算法实现的复杂度。仿真与实测CSAR数据成像结果验证了该算法的有效性。     

干涉圆迹SAR的目标三维重建方法研究

圆迹合成孔径雷达（CSAR）的360全方位观测能够获取目标各方向的散射特征,但是单轨迹圆迹SAR对于强方向性目标高度向散射特征的获取能力非常弱。该文针对典型目标开展3维圆迹SAR干涉方法研究,开展了基于暗室实验的原理性验证,首次给出了实际坦克金属模型的干涉圆迹SAR的3维重建结果,验证了该方法的有效性,同时展示了3维重建与全方位观测相结合在目标精细特征描述方面具有的重要应用潜力。      

基于目标CSAR回波模型的SAR自动目标识别算法

基于模板的SAR目标识别需要存储海量的目标模板,给识别系统的设计和算法效率的提高都造成了严重的困难,而基于模型的方法克服了上述问题,并已成为下一代目标识别算法研究的热点。该文提出的基于圆周SAR(CSAR)回波模型的识别算法,从目标的3维CAD模型出发,利用弹射线原理构建目标的CSAR回波,并通过在线实时预测目标聚束SAR图像来完成识别。同传统的基于散射中心模型的算法相比,利用CSAR回波的算法不仅预测结果准确,而且算法简单高效。仿真实验验证了算法的有效性,并比较了相关算法的优缺点。     

一种利用SAR和可见光图像融合检测目标的方法

本文利用军事目标在SAR图像中具有较大的雷达散射截面,后向散射强以及在可见光图像中几何外形清晰的特点,提出一种利用SAR图像和可见光图像多维特征检测目标的方法。该方法分为图像预处理,目标检测和融合检测三部分。首先,利用基于特征匹配的方法对多传感器图像进行配准。其次,利用全局双参数恒虚警(CFAR)方法检测SAR图像中的目标,经过滤波处理后,确定感兴趣区域(Region Of Interesting,ROI)并提取目标的SAR图像特征;将ROI映射到可见光图像中,对该区域进行边缘检测、滤波、连通性分析、提取目标的可见光图像特征。最后,在特征层利用特征向量距离准则融合检测目标。实验结果表明该方法性能优于单传感器检测方法,且能有效的改进目标检测性能。      

圆周SAR子孔径频域成像处理方法研究

圆周合成孔径雷达(Circular Synthetic Aperture Radar,CSAR)因具有超高分辨率、三维成像能力、全方位信息获取等优势已经成为雷达领域的研究热点.在实际应用中,场景中目标通常仅在较小观测角度内具有近似恒定的散射特性.为此本文提出了一种基于子孔径划分的CSAR频域成像处理方法,该方法相比于时域成像处理具有更高的处理效率.文中给出了CSAR回波的频谱表达形式并深入分析了其特性;提出了CSAR子孔径频域成像处理的基本流程,理论上详细论证了文中所提算法的可行性.最后仿真试验证实了文中所提信号模型及成像处理流程的正确性.     

圆迹SAR 成像技术研究进展

圆迹SAR(Circular SAR, CSAR)是近年来提出并发展起来的一种高分辨3 维成像模式,通过传感器平台的曲线运动,获取被观测目标多方位乃至360全向观测信息,以满足越来越高的精细观测需求。2011 年8 月,中国科学院电子学研究所微波成像技术国家级重点实验室利用自行研制的P 波段全极化SAR 系统开展了国内首次机载圆迹SAR 飞行实验,成功获取了全方位高分辨圆迹SAR 图像,实验结果初步展示了圆迹SAR 成像技术在高精度测绘、灾害评估和精细资源管理等领域的应用潜力。该文详细讨论了圆迹SAR 成像技术的研究进展,介绍了近年来国内外开展的若干次机载飞行实验以展示圆迹SAR 的独特应用优势,总结分析了圆迹SAR 的关键技术,最后对其发展趋势进行了展望。