SAR图像车辆目标ROI的提取技术

SAR图像感兴趣目标区域(Region Of Interest, ROI)的提取是目标识别的基础。该文针对SAR图像中车辆目标ROI提取问题,系统分析了ROI提取过程的关键环节,提出了采用基于有序数据可变索引(Ordered Data Variability Index, ODVI)的自适应CFAR方法实现目标的恒虚警检测,同时对ROI切片计算鉴别特征,并实现序贯鉴别。最后利用X波段SAR图像数据验证了该文的ROI提取技术,给出了鉴别输出的ROI,处理结果显示该文算法能准确提取车辆目标ROI,有效消除虚警。     

结合目标先验信息的检测图像网格聚类算法

合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar, SAR)图像自动目标识别的前提条件之一是能够准确地提取感兴趣区域(Region of interest, ROI),因此能够获取ROI中心的聚类算法是SAR图像处理的关键算法之一。为了尽可能降低检测图像中的虚警以及减少聚类及相应的鉴别算法的计算量,本文提出一种基于先验信息的网格聚类算法,该方法首先通过目标和杂波的形状统计信息估计网格聚类参数,然后利用其对检测图像进行网格划分,并引入目标的占空比特征去除杂波,最后通过粗提取和精提取两种方法计算得到聚类中心。仿真和实测数据处理结果表明,该算法能够对检测目标进行有效聚类并去除大部分杂波,同时极大地减少了鉴别的计算量,且简化了传统ROI中心提取流程。      

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。      

红外图像中人体目标检测技术研究

针对红外序列图像中人体目标检测问题,采用了基于特征点的特征区域提取方法,先用FAST算法快速提取特征点,然后基于提取出的特征点,使用LBP算法提取特征区域,在得到感兴趣的特征区域（ROI区域）后,用对ROI区域进行基于离散小波变换的小波熵特征提取,并采用复合分类方法对ROI区域进行分类,利用此方法有效地将人体目标从红外序列图像中检测出来。     

基于ROI和证据理论的目标融合检测算法

考虑合成孔径雷达图像(SAR)和光学图像的互补特性,提出了一种基于感兴趣目标区域(regions of interest, ROI)决策层融合的军事目标检测方法:分别在SAR图像和光学图像中提取出ROI,再利用各自的统计特征和几何特征给提取出的ROI分配置信度,以表示正确鉴别ROI的概率。最后在决策层上运用D-S证据理论融合两个源中同一ROI的置信度,获得更可靠的融合检测结果。该方法很好的实现了SAR和光学图像的优势互补,并在对遥感图像测试集的试验中得到了验证。      

基于DBSCAN技术的SAR图像感兴趣区域鉴别

使用一种新奇的聚类方法从粗略检测后的SAR图像中提取感兴趣区域(ROI),再通过多特征提取和综合鉴别,去除虚警保留目标,为进一步的目标识别做准备。自动目标聚类是基于SAR图像的自动目标识别系统的难点之一,带有噪声的基于密度的聚类方法 (DBSCAN)可以发现任意形状的聚类目标,只依赖于两个不敏感的系统参数,通过区域判断缩减计算时间减少计算内存,很好地适应了自动目标识别的系统需要。多特征目标鉴别方案基于聚类结果,研究聚类得到的感兴趣区域,通过提取多种特征综合判断,有效去除了虚警。所述方法已应用于某SAR-ATR系统,得到了很好的应用体验。     

复杂环境大场景SAR图像飞机目标快速检测

随着人工智能与合成孔径雷达（synthetic aperture radar,SAR）技术的发展,基于卷积神经网络（convolutional neural network,CNN）的SAR图像自动目标识别技术取得了一定的突破.然而,由于飞机自身结构以及SAR成像机制的复杂性,在复杂环境大场景SAR图像中对飞机目标进行快速准确的检测依然存在挑战.为提升算法的检测能力,本文对现有检测算法的处理流程进行了分析与总结,并提出了一种复杂环境大场景SAR图像飞机目标快速检测算法.算法优化了整体检测流程,设计了基于灰度特征的机场区域精细化提取和基于CNN的飞机目标粗检测两大子模块,并采用了YOLOv3网络对机场区域以及飞机目标分别进行初步的提取与检测.实验结果表明,本文算法对复杂环境大场景SAR图像中的飞机目标具有高效的检测能力.     

基于精细分割的SAR图像舰船目标几何结构特征提取

随着高分辨率星载合成孔径雷达（synthetic aperture radar,SAR）系统的研制和使用,利用SAR图像实现快速准确的舰船目标识别分类成为了海上目标侦察监视的重要手段.文中针对SAR舰船目标切片图像,提出一种基于精细分割的SAR图像舰船目标几何结构特征提取方法.首先,采用基于Radon变换的分割方法将舰船目标和成像干扰区域进行分离,对分离出的舰船目标切片进行阈值分割处理,并利用形态学手段处理分割图像,减小旁瓣影响,准确提取目标主区域;然后基于椭圆形状约束进行目标区域的细化分割,解决分割区域"毛刺"现象和区域断裂现象,得到舰船目标的最佳图像分割区域;最后,通过逼近目标区域获得其对应的最小外接矩形（minimum enclosing rectangle,MER）,进而实现目标区域几何结构特征的精确提取.通过对获取的高分三号卫星SAR图像数据进行仿真实验,证明了本文方法提取舰船目标几何结构特征的高准确性和强稳定性,对海上舰船目标的识别与分类具有重要意义.     

SAR图像匹配算法及实现

合成孔径雷达(SAP)图像的匹配处理是SAR图像后处理及应用的重要环节。本文提出了一种基于图像特征的匹配实现方法。针对两幅SAR图像,该方法先进行边缘检测和区域轮廓提取以及区域特征描述,然后基于图像区域不变矩来实现图像的自动匹配。利用真实SAR图像进行了试验,获得很好的试验结果。     

基于CV模型的SAR图像机场感兴趣区域检测

高分辨率POLSAR图像的机场感兴趣区域(Region of interest,ROI)的自动提取是自动目标识别(AutomaticTarget Recognition,ATR)系统的任务之一,也是准确识别分类飞机等小目标的基础。针对全极化合成孔径雷达(POLSAR)图像极化相干的特点,提出一种融合提取方法:先使用J.S.Lee Sigma filter滤波,再利用Shannon-Entropy理论提高ROI和背景对比度,采用基于CV模型的方法分割图像,然后对分割得到的图像进行形态学等图像处理,最终得到机场ROI。实验结果表明,该方法具有分割界限清晰、定位准确的优点。