基于极化SAR图像的舰船目标检测方法研究
发布时间：2022-10-03 19:11
舰船是人们生产生活中必不可少的交通工具,准确掌握舰船位置信息有助于人们更加合理地开发海洋资源、保护海洋环境。作为一种先进的对地观测技术手段,合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar,SAR）具有不受时间、光照、天气变化影响等特点。凭借这些优势,SAR技术目前已被人们广泛应用到各个领域。这其中,利用SAR数据特别是极化合成孔径雷达（Polarimetric Synthetic Aperture Radar,PolSAR）数据去检测海面舰船目标是研究的热点方向之一。然而,利用PolSAR图像进行舰船目标检测依旧存在着许多重、难点问题,如中高海况下的弱小舰船目标检测、舰船的方位向模糊去除、对弱小舰船目标散射特性探讨等问题。为了提高海面舰船目标检测精度,本文提出了几种新的舰船目标检测方法。本文主要贡献和创新概括如下:（1）大多数双极化舰船目标检测算法所用到的极化特征关联性较强,存在着相同信息重复使用的情况。针对这个问题,本文首先构建了一个新的6维极化散射特征向量,而后对该项量进行主成分分析（Principal Component Analysis,PCA）,并提取出更深层...
【文章页数】：156 页
【学位级别】：博士
【文章目录】：
摘要
abstract
主要缩略词对照表
第一章 绪论
1.1 研究背景及意义
1.1.1 合成孔径雷达的发展
1.1.2 课题选择背景与意义
1.2 国内外研究现状
1.3 SAR图像舰船目标特性与检测问题分析
1.4 本文的组织结构
第二章 极化合成孔径雷达相关理论
2.1 SAR成像概述
2.1.1 SAR图像成像几何
2.1.2 SAR图像空间分辨率
2.2 电磁波极化特性描述
2.2.1 极化椭圆
2.2.2 Jones矢量
2.2.3 Stokes矢量
2.2.4 Poincaré极化球
2.3 极化合成孔径雷达理论描述
2.3.1 雷达散射截面积和散射系数
2.3.2 单目标散射矩阵[S]
2.3.3 相干矩阵[T]和协方差矩阵[C]
2.3.4 Mueller矩阵
2.4 相关极化滤波器描述
2.4.1 Refined Lee滤波器
2.4.2 Boxcar滤波器
2.5 目标极化分解理论描述
2.5.1 自然界地物的基本散射模型
2.5.2 Freeman-Durden三分量分解
2.5.3 Yamaguchi四分量分解
2.5.4 Holm分解
2.6 本章小结
第三章 基于主成分分析的双极化舰船目标检测
3.1 引言
3.2 几何扰动极化滤波器GP-PNF
3.3 主成分分析原理
3.3.1 Karhunen-Loeve(K-L)变换
3.3.2 主成分分析
3.4 基于主成分分析的改进GP-PNF算法
3.4.1 多特征极化向量构造
3.4.2 算法构造与流程
3.5 实验
3.5.1 实验数据集及对比方法
3.5.2 实验结果性能评价指标
3.5.3 实验结果与分析
3.6 本章小结
第四章 基于全极化信息的舰船目标方位向模糊去除
4.1 引言
4.2 海面和舰船目标散射机制分析
4.2.1 海面散射机制
4.2.2 舰船目标散射机制
4.3 合成孔径雷达方位向模糊
4.4 基准舰船等高参数PSH
4.5 PolSAR目标邻域空间信息表示
4.5.1 局部二值模式LBP
4.5.2 改进的LBP特征RLBP
4.5.3 极化协方差差异矩阵[P]的特性分析
4.6 方位向模糊移除算法构建
4.6.1 基于舰船目标散射特性的方位向模糊去除算法IGP-PNF
4.6.2 基于[P]矩阵的方位向模糊去除算法BPCDM
4.7 实验
4.7.1 实验数据集及对比方法
4.7.2 实验结果与分析
4.8 本章小结
第五章 基于矩阵信息融合的全极化舰船目标检测
5.1 引言
5.2 极化散射相似性参数
5.3 完备极化协方差差异矩阵
5.4 基于Yamaguchi四分解成分的舰船目标检测算法
5.4.1 算法构建
5.4.2 RsDVH算法策略与流程图
5.5 实验
5.5.1 实验数据集及对比方法
5.5.2 实验结果与分析
5.6 本章小结
第六章 总结与展望
6.1 本文总结
6.2 研究展望
参考文献
致谢
攻读学位期间发表的学术论文
攻读学位期间参与的项目
【参考文献】：
期刊论文
[1]天基海洋目标信息感知与融合技术研究[J]. 何友,姚力波. 武汉大学学报(信息科学版). 2017(11)
[2]采用小波SAR算法的船舶监测系统设计[J]. 王海昕,张云峰,王加科,李晓冰. 舰船科学技术. 2017(02)
[3]中国高分辨率对地观测系统重大专项建设进展[J]. 童旭东. 遥感学报. 2016(05)
[4]增强海洋教育意识 捍卫蓝色国土主权[J]. 黄玉东. 教育家. 2016(25)
[5]国家民用空间基础设施中长期发展规划（2015-2025年）[J]. 卫星应用. 2015(11)
[6]基于小波域中心矩特征的SAR图像识别[J]. 杨佐龙,王德功,李勇. 吉林大学学报(信息科学版). 2013(01)
[7]基于全极化SAR影像的舰船目标检测算法研究[J]. 张兢,周玉坤. 测绘地理信息. 2012(06)
[8]星载SAR技术的发展趋势及应用浅析[J]. 邓云凯,赵凤军,王宇. 雷达学报. 2012(01)
[9]基于G~0分布的高海况SAR船只目标检测方法[J]. 鲁统臻,张杰,纪永刚,张晰,孟俊敏. 海洋科学进展. 2011(02)
[10]一种基于局部K-分布的新的SAR图像舰船检测算法[J]. 艾加秋,齐向阳. 中国科学院研究生院学报. 2010(01)
博士论文
[1]HRWS SAR图像舰船目标监视关键技术研究[D]. 邢相薇.国防科学技术大学 2014
[2]极化SAR图像人造目标特征提取与检测方法研究[D]. 张腊梅.哈尔滨工业大学 2010
[3]极化SAR图像人造目标提取与几何结构反演研究[D]. 徐牧.国防科学技术大学 2008
[4]极化SAR图像分类方法研究[D]. 周晓光.国防科学技术大学 2008
[5]极化SAR图像分类技术研究[D]. 吴永辉.国防科学技术大学 2007
[6]合成孔径雷达提取海面风、浪信息研究[D]. 宋贵霆.中国科学院研究生院（海洋研究所） 2007
[7]多极化合成孔径雷达系统与极化信息处理研究[D]. 戴博伟.中国科学院电子学研究所 2000
硕士论文
[1]SAR图像舰船目标检测方法研究[D]. 谭昆.国防科学技术大学 2009
本文编号：3684660
【文章页数】：156 页
【学位级别】：博士
【文章目录】：
摘要
abstract
主要缩略词对照表
第一章 绪论
1.1 研究背景及意义
1.1.1 合成孔径雷达的发展
1.1.2 课题选择背景与意义
1.2 国内外研究现状
1.3 SAR图像舰船目标特性与检测问题分析
1.4 本文的组织结构
第二章 极化合成孔径雷达相关理论
2.1 SAR成像概述
2.1.1 SAR图像成像几何
2.1.2 SAR图像空间分辨率
2.2 电磁波极化特性描述
2.2.1 极化椭圆
2.2.2 Jones矢量
2.2.3 Stokes矢量
2.2.4 Poincaré极化球
2.3 极化合成孔径雷达理论描述
2.3.1 雷达散射截面积和散射系数
2.3.2 单目标散射矩阵[S]
2.3.3 相干矩阵[T]和协方差矩阵[C]
2.3.4 Mueller矩阵
2.4 相关极化滤波器描述
2.4.1 Refined Lee滤波器
2.4.2 Boxcar滤波器
2.5 目标极化分解理论描述
2.5.1 自然界地物的基本散射模型
2.5.2 Freeman-Durden三分量分解
2.5.3 Yamaguchi四分量分解
2.5.4 Holm分解
2.6 本章小结
第三章 基于主成分分析的双极化舰船目标检测
3.1 引言
3.2 几何扰动极化滤波器GP-PNF
3.3 主成分分析原理
3.3.1 Karhunen-Loeve(K-L)变换
3.3.2 主成分分析
3.4 基于主成分分析的改进GP-PNF算法
3.4.1 多特征极化向量构造
3.4.2 算法构造与流程
3.5 实验
3.5.1 实验数据集及对比方法
3.5.2 实验结果性能评价指标
3.5.3 实验结果与分析
3.6 本章小结
第四章 基于全极化信息的舰船目标方位向模糊去除
4.1 引言
4.2 海面和舰船目标散射机制分析
4.2.1 海面散射机制
4.2.2 舰船目标散射机制
4.3 合成孔径雷达方位向模糊
4.4 基准舰船等高参数PSH
4.5 PolSAR目标邻域空间信息表示
4.5.1 局部二值模式LBP
4.5.2 改进的LBP特征RLBP
4.5.3 极化协方差差异矩阵[P]的特性分析
4.6 方位向模糊移除算法构建
4.6.1 基于舰船目标散射特性的方位向模糊去除算法IGP-PNF
4.6.2 基于[P]矩阵的方位向模糊去除算法BPCDM
4.7 实验
4.7.1 实验数据集及对比方法
4.7.2 实验结果与分析
4.8 本章小结
第五章 基于矩阵信息融合的全极化舰船目标检测
5.1 引言
5.2 极化散射相似性参数
5.3 完备极化协方差差异矩阵
5.4 基于Yamaguchi四分解成分的舰船目标检测算法
5.4.1 算法构建
5.4.2 RsDVH算法策略与流程图
5.5 实验
5.5.1 实验数据集及对比方法
5.5.2 实验结果与分析
5.6 本章小结
第六章 总结与展望
6.1 本文总结
6.2 研究展望
参考文献
致谢
攻读学位期间发表的学术论文
攻读学位期间参与的项目
【参考文献】：
期刊论文
[1]天基海洋目标信息感知与融合技术研究[J]. 何友,姚力波. 武汉大学学报(信息科学版). 2017(11)
[2]采用小波SAR算法的船舶监测系统设计[J]. 王海昕,张云峰,王加科,李晓冰. 舰船科学技术. 2017(02)
[3]中国高分辨率对地观测系统重大专项建设进展[J]. 童旭东. 遥感学报. 2016(05)
[4]增强海洋教育意识 捍卫蓝色国土主权[J]. 黄玉东. 教育家. 2016(25)
[5]国家民用空间基础设施中长期发展规划（2015-2025年）[J]. 卫星应用. 2015(11)
[6]基于小波域中心矩特征的SAR图像识别[J]. 杨佐龙,王德功,李勇. 吉林大学学报(信息科学版). 2013(01)
[7]基于全极化SAR影像的舰船目标检测算法研究[J]. 张兢,周玉坤. 测绘地理信息. 2012(06)
[8]星载SAR技术的发展趋势及应用浅析[J]. 邓云凯,赵凤军,王宇. 雷达学报. 2012(01)
[9]基于G~0分布的高海况SAR船只目标检测方法[J]. 鲁统臻,张杰,纪永刚,张晰,孟俊敏. 海洋科学进展. 2011(02)
[10]一种基于局部K-分布的新的SAR图像舰船检测算法[J]. 艾加秋,齐向阳. 中国科学院研究生院学报. 2010(01)
博士论文
[1]HRWS SAR图像舰船目标监视关键技术研究[D]. 邢相薇.国防科学技术大学 2014
[2]极化SAR图像人造目标特征提取与检测方法研究[D]. 张腊梅.哈尔滨工业大学 2010
[3]极化SAR图像人造目标提取与几何结构反演研究[D]. 徐牧.国防科学技术大学 2008
[4]极化SAR图像分类方法研究[D]. 周晓光.国防科学技术大学 2008
[5]极化SAR图像分类技术研究[D]. 吴永辉.国防科学技术大学 2007
[6]合成孔径雷达提取海面风、浪信息研究[D]. 宋贵霆.中国科学院研究生院（海洋研究所） 2007
[7]多极化合成孔径雷达系统与极化信息处理研究[D]. 戴博伟.中国科学院电子学研究所 2000
硕士论文
[1]SAR图像舰船目标检测方法研究[D]. 谭昆.国防科学技术大学 2009
本文编号：3684660
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