基于場景先驗知識的SAR目標檢測及虛警去除.pdf

1、合成孔徑雷達SAR是一種利用微波進行感知的主動傳感器，它具有全天候、全天時、分辨率高以及穿透力強等特點，成為目前對地觀測和軍事偵察的重要手段。自20世紀50年代以來，雷達成像技術日益成熟，成像分辨率不斷提高，使得SAR圖像目標檢測和識別技術受到了越來越廣泛的關注。
　　現(xiàn)有的SAR圖像目標檢測算法，對于復雜場景下目標的檢測效果較差，會檢測出大量虛警，降低后續(xù)鑒別和識別的準確率。本文通過利用先驗知識，聯(lián)系目標和環(huán)境之間的特定關系，在

2、特定環(huán)境中進行特定目標的檢測，從而有效地降低虛警。同時，本文還將目標的檢測、鑒別和識別算法，嵌入到人機交互界面，實現(xiàn)軟件化，使得整個流程更加直觀，可視化。論文主要安排如下：
　　1.研究了基于場景先驗知識的飛機目標檢測的算法實現(xiàn)。首先，介紹了適用于SAR圖像的邊緣檢測算子。其次，介紹了Hough變換。在邊緣檢測的基礎上，通過Hough變換檢測直線段，得到機場跑道的位置。最后，介紹了區(qū)域生長。在跑道中，選取種子點，利用區(qū)域生長算法生

3、長出機場跑道區(qū)域，在機場跑道區(qū)域中運用CFAR檢測算子，對飛機目標進行檢測。
　　2.研究了基于場景先驗知識的車輛目標檢測后的虛警去除算法實現(xiàn)。車輛目標一般停在開闊地，該區(qū)域一般為SAR圖像中的主導背景區(qū)域，可通過直方圖統(tǒng)計，找到該區(qū)域中的一點作為初始種子點，利用區(qū)域生長算法生長出該區(qū)域。未生長出的區(qū)域有可能是建筑、樹木、陰影等區(qū)域，而這些區(qū)域一般不會存在車輛目標，通過選取訓練樣本，對該區(qū)域進行一類分類，得到真實的樹木、建筑、陰影