SAR图像ATR系统中机动目标的分割及相似性量化对比研究

发布时间：2017-04-05 10:02

  本文关键词：SAR图像ATR系统中机动目标的分割及相似性量化对比研究，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：目前,合成孔径雷达(SAR)侦察系统的数据获取技术明显超前于数据处理技术,图像的解译能力无法满足大量的图像数据处理的要求。如何通过计算机运算实现SAR图像的自动目标识别和解译,是当前急需解决的世界性难题。而SAR图像相似性量化对比,是图像检索、图像匹配、目标识别与分类等应用的重要组成部分,对于SAR图像的自动解译有着十分重要的意义。本文将对SAR图像的相似性量化对比转变为分别对机动目标、阴影和背景区域这三部分进行相似性量化对比,以达到对整幅SAR图像进行量化对比的目的。针对恒虚警检测算法的缺点以及只能二值化分割的特点,本文提出在恒虚警检测之前先根据图像的纹理特征对图像进行一定的模糊处理。本文将对感兴趣区域的对比分为轮廓对比和灰度对比两方面。本文提出了一种新颖的轮廓对比方法,即提取轮廓信息,进而提取并匹配特征点,对序列进行最佳比对及元素填充,最后计算序列相似度。灰度对比方法是指以平均灰度差和直方图的相关系数来度量灰度的相似性。本文采用并改进差分计盒维数法以及自相关函数法和基于灰度共生矩阵的纹理特征提取方法对图像的纹理进行描述以及相似性对比。为了直观地体现对比结果,本文将盒维数之差、角二阶矩和逆差矩之差作为衡量纹理相似性的指标。SAR图像的分类和识别是实现SAR图像自我解译的一个重要环节,而SAR图像相似性量化对比是实现SAR图像分类与目标识别的核心部分。本文提出的算法计算结果与人眼视觉判断结果相吻合,可为图像的后续处理提供参考。
【关键词】：合成孔径雷达 图像对比 图像分割 特征点 特征提取 目标识别
【学位授予单位】：东南大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TN957.52
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-8
• 第一章 绪论8-14
• 1.1 课题研究背景及意义8-9
• 1.2 国内外研究现状9-11
• 1.3 论文研究内容及要求11-12
• 1.4 论文组织结构12-14
• 第二章 SAR图像机动目标分割14-26
• 2.1 前言14
• 2.2 SAR图像分割概述14-15
• 2.3 基于灰度共生矩阵的特征影像的提取15-20
• 2.3.1 灰度共生矩阵理论概述15-17
• 2.3.2 算法流程17-18
• 2.3.3 实验结果与分析18-20
• 2.4 基于瑞利分布的恒虚警检测算法20-25
• 2.4.1 恒虚警检测算法理论概述20-23
• 2.4.2 算法流程23-24
• 2.4.3 实验结果与分析24-25
• 2.5 本章小结25-26
• 第三章 SAR图像机动目标相似性量化对比26-42
• 3.1 前言26
• 3.2 物体轮廓的相似性量化对比26-36
• 3.2.1 基于Freeman链码物体轮廓的提取26-28
• 3.2.2 特征点的提取与匹配28-31
• 3.2.3 基于Needleman-Wunsch算法的最佳序列比对31-33
• 3.2.4 序列相似度的计算33-36
• 3.3 物体灰度的相似性量化对比36-41
• 3.3.1 图像的灰度直方图36-38
• 3.3.2 灰度直方图的相关系数的计算38-41
• 3.4 本章小结41-42
• 第四章 SAR图像背景纹理相似性量化对比42-60
• 4.1 前言42
• 4.2 图像纹理概述42-43
• 4.3 基于差分计盒维数法的纹理特征描述43-49
• 4.3.1 分形理论概述43-45
• 4.3.2 差分计盒维数法45-49
• 4.4 基于自相关函数的纹理特征描述49-50
• 4.5 基于灰度共生矩阵的纹理特征描述50-51
• 4.6 实验结果与分析51-58
• 4.7 本章小结58-60
• 第五章 总结与展望60-62
• 5.1 本文工作总结60
• 5.2 后续工作展望60-62
• 致谢62-64
• 参考文献64-68
• 攻读硕士学位期间发表的论文68

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