合成孔径雷达图像目标检测与压缩算法研究
文献类型：学位论文
| 作者 | 陈德元 |
| 学位类别 | 博士 |
| 答辩日期 | 2007-09-09 |
| 授予单位 | 中国科学院电子学研究所 |
| 授予地点 | 电子学研究所 |
| 导师 | 凃国防 |
| 关键词 | 合成孔径雷达 目标检测 恒虚警算法 小波变换 分形图像压缩 |
| 其他题名 | A Study on the Algorithm of Detection and Compression in SAR Imagery |
| 中文摘要 | 全天候全天时成像的特点使合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar, SAR)广泛应用于海面监测、海事救援、目标分类和识别等，由此产生了海量SAR图像数据。从而SAR图像自动处理技术，包括目标检测、识别、理解、存储和传输成为有效应用SAR图像的关键技术。 本文通过对现有SAR图像船舰目标检测算法进行分析和比较，确定将小波分析与SAR图像特征相结合，在SAR图像增强和去噪方向展开研究，提高SAR图像船舰目标检测性能，并根据SAR图像的自相似性结合分形图像压缩理论，对其压缩算法进行研究。 本文首先介绍当前SAR图像目标检测的研究现状，分析了两类主流检测算法的特点及其面临的挑战，对各种检测算法进行深入研究，重点探讨了双参数检测算法和K-分布检测算法。在此基础上，应用小波变换的特点，提出了两种可提高SAR图像船舰目标检测性能的增强算法。同时分析了SAR图像主要压缩算法，结合分形图像压缩算法的特点，在此基础上提出了一种新的SAR图像压缩算法。 本文的主要创新点在以下几个方面： 1.基于Teager能量算子的局部特性，提出了一种适用于SAR图像船舰目标检测的增强算法。该算法对SAR图像进行小波变换，提取船舰目标的边缘，然后应用Teager能量算子的局部特性对船舰目标边缘进行增强后，作逆小波变换得到增强的SAR图像再进行目标检测。 2.基于多尺度积对信号目标边缘的选择性，提出了SAR图像多尺度积增强的船舰目标检测算法。该算法对SAR图像进行多级非抽样小波变换，对位置相同的不同尺度的小波系数进行多尺度积处理， 获得船舰目标边缘的多尺度积增强，作逆小波变换得到增强的SAR图像再进行目标检测。 3.基于分形图像压缩算法能有效利用图像自相似性的特点，提出了一种混合的分形和高频能量压缩算法。该算法对SAR图像进行小波变换，计算高频系数的能量，并作为低频图像分割依据，然后计算值块和域块的高频能量。根据高频能量的匹配程度，确定搜索域块的范围，从而提高编码速度。实验表明，本压缩算法速度快，重建SAR图像削弱了方块效应，提高了主观视觉质量和客观质量。 |
| 语种 | 中文 |
| 公开日期 | 2011-07-19 |
| 页码 | 129 |
| 源URL | [http://159.226.65.12/handle/80137/8181]  |
| 专题 | 电子学研究所_电子所博硕士学位论文_电子所博硕士学位论文_学位论文 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 陈德元. 合成孔径雷达图像目标检测与压缩算法研究[D]. 电子学研究所. 中国科学院电子学研究所. 2007. |
入库方式： OAI收割
来源：电子学研究所
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