合成孔徑雷達與光學(xué)圖像融合檢測方法與仿真研究.pdf

1、由于合成孔徑雷達(SAR)在軍事偵查、民用遙感等領(lǐng)域的優(yōu)越性、獨特性,相關(guān)SAR數(shù)據(jù)處理算法及應(yīng)用研究成為了圖像工程研究的熱點。但是在全天時、全天候目標探測與識別的需求背景下,單一SAR或光學(xué)傳感器在特定環(huán)境中呈現(xiàn)出的劣勢無法滿足實際的需求。因此利用SAR與光學(xué)傳感器在目標圖像特性上的互補性的異類圖像融合技術(shù)成為了研究的熱點。
　　本論文基于SAR與光學(xué)傳感器的異類數(shù)據(jù)融合檢測應(yīng)用需求,開展了SAR圖像降噪、目標檢測和融合算法研究

2、,構(gòu)建了SAR與可見光多源圖像融合檢測仿真平臺,論文完成的主要工作如下:
　　1.根據(jù)SAR圖像獨有的相干斑噪聲特點,同時為了提升小波變換性能、改進Contourlet(CT)變換的移變性,提出一種非下采樣CT變換(NSCT)系數(shù)自適應(yīng)縮減的降噪方法。并與傳統(tǒng)方法進行性能比較,通過定量評價指標對降噪圖像進行評價。經(jīng)實驗證明:NSCT域內(nèi)降噪方法可以在具有噪聲抑制的同時,更好地保持邊緣細節(jié),達到更好的降噪效果,驗證了該算法可靠性。<

3、br>　　2.根據(jù)SAR與可見光圖像的特點,提出一種基于邊緣檢測的區(qū)域分割方法。提取邊緣信息時,在傳統(tǒng)邊緣檢測算子的基礎(chǔ)上進行斷點遞歸探索,實現(xiàn)斷邊連接;判斷區(qū)域?qū)傩詴r,通過計算每塊區(qū)域?qū)儆谀繕藚^(qū)域的信任度來進行結(jié)果判定。經(jīng)實驗證明:該方法不僅降低了對邊緣檢測算子閾值的依賴,同時還具有較高的計算效率,大幅度提高圖像分割的精度。
　　3.針對SAR和光學(xué)兩種異類傳感器圖像配準精度的局限性,提出一種新的SAR和光學(xué)異類傳感器融合策略。

4、區(qū)域融合時,采用模糊集思想和廣義加權(quán)平均算法進行兩圖像鄰近區(qū)域融合。經(jīng)實驗證明:該策略能最大限度地降低對配準精度的要求;非精確配準下SAR和光學(xué)圖像融合檢測相比于單傳感器目標檢測在相同檢測概率的情況下具有更低的虛警率;多傳感器目標融合檢測可以獲得比單一傳感器更精確、更完整的目標信息。
　　4.基于MATLAB平臺研制了一個具有可視化界面的多源圖像目標融合檢測仿真平臺。該平臺可以在獲取源數(shù)據(jù)后,演示和驗證單源圖像、多源圖像降噪、檢測