合成孔徑雷達(dá)圖像自動目標(biāo)識別方法研究.pdf

1、本文主要研究了SAR圖像的自動目標(biāo)識別。在SAR圖像目標(biāo)識別領(lǐng)域里，主要有模板匹配、模式識別以及近年來發(fā)展的基于模型的目標(biāo)識別技術(shù)。模板匹配使用樣本數(shù)據(jù)作為模板，計(jì)算相關(guān)系數(shù)得到識別結(jié)果；后兩種技術(shù)通過對樣本進(jìn)行特征提取并建立特征庫，以此特征來匹配待搜索圖像以達(dá)到識別目的。模板匹配要求待匹配圖像像素之間有對應(yīng)關(guān)系，在邊緣模糊的SAR圖像中，容易造成誤匹配。我們提出了柵格矢量法，克服了邊緣模糊導(dǎo)致的匹配困難。 文章分析和討論了幾種

2、常見的特征提取方法，基于紋理特征的灰度共生矩陣，基于形狀的不變矩特征，但其應(yīng)用于SAR圖像效果不理想。我們提出了基于目標(biāo)邊緣的Hausdorff距離圖像作為目標(biāo)特征量，這一特征可以克服平移，旋轉(zhuǎn)，小的放縮變換，是一種合適的SAR圖像特征。 本文建立了一種有效的自動目標(biāo)識別系統(tǒng)，系統(tǒng)為檢測器，鑒別器，分類的三級結(jié)構(gòu)。檢測器使用了雙參數(shù)CFAR算法，粗選出興趣區(qū)域(ROI)，結(jié)合SAR圖像特點(diǎn)，提出使用閾值分割的方法選取潛在目標(biāo)區(qū)域