SAR图像舰船目标长宽特征提取技术

SAR图像特征提取是目标识别中的关键步骤,直接影响目标识别的结果。长度类特征因其简单直观、效率高、易于提取等优势,常被作为船只类型的初始判定,针对SAR图像舰船目标长宽特征提取问题,本文提出一种新的方法。首先通过水平集分割获得目标轮廓,其次采用区域消除方法滤除杂波,获得预处理后的目标图像;其次通过最小外接矩形拟合目标,获取舰船目标切片的长轴、旋转的角度;再次采用最小二乘法椭圆拟合获取舰船目标短轴;最后得到舰船目标的长宽特征。通过实测SAR图像处理结果表明,本文方法能够在背景杂波干扰下,抑制相干斑噪声的影响,提高了长宽提取的精度,是一种有效的舰船目标长宽特征提取方法。     

基于PCA算法的SAR图像舰船目标长宽特征提取

随着SAR图像成像技术的不断发展,几何特征被广泛应用在目标识别中,长宽特征因其简单直观、效率高、易于提取等优势,常被作为船只类型的初始判定,针对SAR图像舰船目标长宽特征提取问题,提出一种新的方法。首先通过水平集以及形态学方法获得预处理后的目标图像,利用PCA算法获取SAR图像舰船目标的长轴,结合最小二乘椭圆拟合方法获取舰船目标的短轴,最终得到舰船目标的长宽特征。通过实测SAR图像处理结果表明,该方法能够在背景杂波干扰下,抑制相干斑噪声的影响,提高了长宽提取的精度,是一种有效的舰船目标长宽特征提取方法。     

SVM在合成孔径雷达图像目标识别中的应用

提出一种采用Zernike矩和支持向量机SVM结合对SAR图像中的舰船目标类型进行分类识别的算法。此算法首先对SAR舰船切片图像进行预处理,再采用Zernike矩提取SAR舰船图像切片的旋转不变特征算子;然后,利用支持向量机的方法对目标样本进行训练构造分类器,并采用"一对一"多类方式实现多类舰船目标的识别。最后,仿真建立3类舰船三维模型,并利用本文算法进行分类识别,实验结果表明本文算法能够有效识别舰船目标。     

基于粒子群优化的SAR图像舰船目标特征选择

SAR图像特征提取和分类器设计是进行目标识别的关键,通常情况下分类器性能与特征数量之间并不存在线性关系,相反过度冗余的特征甚至会导致分类器性能严重下降,因此特征选择成为必要。提出一种粒子群优化与Wrapper策略相结合的特征选择方法,针对包含待识别舰船目标的SAR图像,提取其3类共16个典型特征,利用本文所提算法筛选出最佳的特征组合。实验结果表明,将本文所提取的特征组合用于目标识别,分类精度提高了22%,分类时间缩短了2.16 s。     

基于粒子群优化的SAR图像舰船目标特征选择

SAR图像特征提取和分类器设计是进行目标识别的关键,通常情况下分类器性能与特征数量之间并不存在线性关系,相反过度冗余的特征甚至会导致分类器性能严重下降,因此特征选择成为必要。提出一种粒子群优化与Wrapper策略相结合的特征选择方法,针对包含待识别舰船目标的SAR图像,提取其3类共16个典型特征,利用本文所提算法筛选出最佳的特征组合。实验结果表明,将本文所提取的特征组合用于目标识别,分类精度提高了22%,分类时间缩短了2.16 s。     

基于有序数据可变索引的舰船目标检测方法研究

舰船目标的检测与识别技术有重要作用,一方面,在海上交通管理和航线疏导上,舰船目标检测技术可以提供舰船准确的航行速度等信息,另一方面,海上舰船检测广泛应用于军事领域的敌方舰船侦察、锁定等,对保护海上领土有重要意义。本文主要研究了合成孔径雷达(SAR)技术,针对SAR技术舰船目标图像特征提取、噪声过滤等问题,采用一种有序数据可变索引技术,提高了舰船合成孔径雷达SAR图像处理的精度,并进行了海上舰船目标的仿真试验。     

基于小波域2DPCA特征提取算法的SAR图像识别

文章提出了一种利用二维离散小波变换与二维数主成分分析结合对SAR图像进行特征提取的新方法。该方法对SAR图像进行二层小波分解后提取低频子带图像的二维主成分分量作为目标的识别特征,利用支持向量机完成目标分类。采用MSTAR实测SAR目标数据集进行特征提取和分类实验,实验结果表明:该方法可以有效提高目标的正确识别率。     

海面目标雷达图像多尺度轮廓段特征提取方法

为了有效提高舰船雷达图像特征识别度,基于当前灰度投影拟合相关技术,提出舰船雷达图像轮廓特征提取方法。根据雷达感应电磁波输入信号排列,通过预设灰度级和拟合高度,根据图像三原色组成比例,获取灰度图像,利用二维分割法,根据灰度级转换特征,将一维灰度图分割为二维灰度图,通过模糊积累特征识别方法,设置二维灰度图的特征函数,求取隶属函数,建立模糊特征集,实现雷达图像轮廓特征提取。实验数据表明,应用该设计特征提取方法,图像灰度回波提高了32%,灰度纵波提高了29%,图像特征识别精度具有明显提高。     

基于小波能谱系数的舰船目标分类与识别

由于舰船目标发声机理的复杂性及多样性,导致表征其辐射信号特征的数据量较大且维度较高,带来巨大的处理运算量。因此提取可靠、有效的舰船目标信号特征是水声界研究的难点之一。本文提出基于小波能谱系数的舰船目标信号特征提取方法。首先利用小波变换对舰船目标的波形信号进行分析,获取其时域、频域特征;然后采用小波能谱系数描述信号能量在每个频率范围的分布情况并提取特征向量,以区别3类目标信号;最后以BP神经网络作为分类器对3类目标进行识别与分类。对实验数据的处理结果表明,该方法可以有效获得舰船目标的特征信息,具有较好的分类效果和较高的可靠性。     

基于合成孔径雷达图像处理的舰船目标检测与优化

合成孔径雷达(SAR)具有全天候、全方位的目标监测功能,被广泛应用于国防军事和工业领域。本文主要研究了一种基于合成孔径雷达图像处理的舰船目标检测技术,海上舰船目标的检测和识别有重要的军事意义,能够提高海上交通的管理能力。本文首先介绍了合成孔径雷达的基本成像原理,然后基于LEE滤波器介绍SAR图像的噪声处理,最后针对舰船SAR图像的目标特征进行了识别与分析。     

基于KPCA与KFDA的SAR图像舰船目标识别

针对SAR图像中舰船目标识别的问题,提出了基于核主成分分析(Kernel Principal Component Analysis,KPCA)和核Fisher判别分析(Kernel Fisher Discriminate Analysis,KFDA)相结合的舰船目标识别算法.用核主成分分析的方法对实测的SAR舰船目标数据进行特征降维,再结合核Fisher判别分析法对降维后的样本数据进行多类别分类.将该方法用于对实测的四类舰船目标进行识别,平均识别率可达91.25%.实验结果表明,核主成分分析与核Fisher判别分析相结合的方法可提取目标的有效特征,在较低特征维数情况下获得较高的目标正确识别率.     

舰船尾迹SAR图像特征的谱分析研究

图像纹理在频率空间的分布具有规律性,可以通过对图像进行频谱分析来提取纹理特征。根据SAR成像机理对舰船尾迹SAR图像进行了仿真研究,采用周相谱法对图像的二维功率谱作一维变换处理,提出基于归一化能量谱的图像谱特征分析方法,并给出了不同探测参数下尾迹SAR图像谱特征的仿真图。结果表明,该方法可有效地消除海面背景的影响,实现舰船尾迹特征检测的定量分析。     

舰船尾迹图像的对比度特征提取方法

根据舰船尾迹图像尾迹区与海水背景区存在明显对照的特性,提出用对比度参数作为尾迹图像质量评价指标,进而表征舰船尾迹光学信号特征强度.为有效评价尾迹图像质量,在改进对比度基本计算模型的基础上,充分考虑人的视觉特性,引入尾迹区与海水背景区的加权因子进行组合评价,将主观与客观评价方法有机结合起来,并通过专门研制的海上特征提取实验装置进行对比度特征提取实验分析.结果表明,对比度参数能较好地反映人眼对尾迹图像实际质量的主观视觉感受,更能体现尾迹图像处理应用的本质,且能定量可靠地描述舰船尾迹光学信号特征强度的变化规律.     

合成孔径雷达图像船舶自动检测新方法

针对传统SAR图像船舶自动检测方法在检测近岸目标时存在的普适性不强、计算量大、自动识别差的缺陷,提出了一种新的迭代阈值分割算法,通过消除噪声、分离目标检测出船舶目标,对比验证该方法能自动、快速、准确地检测近岸船舶目标。     

一种基于高阶谱特征的舰船目标识别方法

基于高分辨距离像(HRRP)的舰船目标识别问题,提出了一种基于高阶谱特征的舰船目标识别方法。在对舰船目标HRRP特性分析的基础上,首先利用姿态角进行方位约束筛选,然后通过高阶谱特征结合欧氏距离测度最近邻分类器进行识别匹配。通过10类军民船目标的实测数据进行测试,验证结果表明该方法在舰船目标识别领域具有很好的应用前景。     

基于 Web语义的舰船雷达目标识别系统设计

针对舰船雷达信号目标的识别方式简单、识别度低的情况,文中提出基于 Web语义的舰船雷达回波自动识别系统。因为雷达信号目标特征信息点分散且繁杂,在语义 Web网下取得雷达信号目标图像的数据特征,运用改进 FastICA算法提取特征数据后,通过智能雷达回波视频图像识别系统,对舰船目标图像进行分析。实验证明,基于 Web语义的舰船雷达目标识别系统,能使大量信息被系统充分利用,达到精确识别舰船雷达图像目标的目的。     

舰船辐射噪声的非线性和确定性检验

为提取舰船目标辐射噪声非线性和混沌特征,实现对舰船目标的自动识别,首先需要对舰船辐射噪声时进行非线性检验和确定性检验。运用替代数据方法,选择合理的检验统计量,根据实验数据与替代数据之间峭度和自相关两个量的差异性,分析得出舰船辐射噪声信号有非线性成分。另外,对舰船辐射噪声时间序列作相空间重构,根据递归图中出现规则图案,定性分析出舰船辐射噪声信号具有确定性成分存在。该结论为下一步提取舰船辐射噪声非线性混沌特征奠定了理论基础。     

图像块混沌特征在海面运动目标检测中的应用

为了消除舰船目标检测中海面背景的影响,提出了一种基于图像块混沌特征的目标检测算法.该算法利用小数据量法计算图像块的最大Lyapunov指数,分析运动目标存在时背景信号混沌特征的变化,检测淹没在混沌背景信号中的目标信号.实验采用400帧图像进行检测,检测率为100%,虚警率为5%.结果表明,算法能有效地检测出海面背景下的舰船目标.     

基于光流和水平集模型的运动目标自动跟踪方法

在分析直升机在天空飞行序列图像特点的基础上，提出了基于光流和水平集模型的运动目标自动跟踪方法。该方法通过对图像进行高通滤波预处理，获得运动目标的特征图像，用特征图像来求解运动目标的光流，用光流对运动区域进行分割，获得运动区域的中心和半径，以该中心和半径的圆作为初始水平集曲线，以光流速度作为曲线演化的外力修改Chan and Vese模型，用改进后的模型对图像进行分割。实验证明，用本文方法能够快速、准确地自动跟踪运动目标。