高分辨率SAR圖像車輛目標(biāo)分形特征提取技術(shù).pdf

1、隨著合成孔徑雷達(dá)（SAR）技術(shù)的飛速發(fā)展和載裝平臺(tái)的多樣化，戰(zhàn)場(chǎng)環(huán)境的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)已成為可能。尤其是當(dāng)SAR圖像的分辨率達(dá)到了亞分米級(jí)，已具備了戰(zhàn)場(chǎng)車輛目標(biāo)（比如坦克、裝甲車、卡車、導(dǎo)彈發(fā)射車等）的快速發(fā)現(xiàn)和分類識(shí)別能力。因此，如何基于高分辨率SAR圖像實(shí)現(xiàn)車輛目標(biāo)的判讀處理已經(jīng)成為戰(zhàn)場(chǎng)信息處理中亟待解決的關(guān)鍵問題。其中，目標(biāo)特征提取技術(shù)是SAR圖像車輛目標(biāo)判讀處理的核心，所提取特征的可區(qū)分能力和普適性很大程度上影響SAR圖像車輛目標(biāo)鑒別虛

2、警率，以及分類準(zhǔn)確度。本文主要針對(duì)SAR圖像車輛目標(biāo)檢測(cè)過程中普遍存在的高虛警概率問題，分析車輛目標(biāo)和背景地物在SAR圖像上的現(xiàn)象學(xué)差異，采用分形的理論實(shí)現(xiàn)上述差異性現(xiàn)象學(xué)特性的定量表征，并以此實(shí)現(xiàn)車輛目標(biāo)和自然地物的辨別。
　　論文綜述了分形理論的基本概念、物理性質(zhì)、研究現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢(shì)。結(jié)合SAR成像過程中其成像對(duì)象具有復(fù)雜多變的后向散射特性，以及車輛目標(biāo)像素強(qiáng)度在SAR圖像上呈現(xiàn)出劇烈起伏的特性和較明顯的間隙尺寸，指出歐氏幾何

3、在描述上述現(xiàn)象的局限性。并總結(jié)了基于分形理論定量表征車輛目標(biāo)特征的物理量，如分形維數(shù)特征、擴(kuò)展分形特征和間隙度特征。然后，論文重點(diǎn)研究了如何基于分形理論提取車輛目標(biāo)的多種間隙度特征的問題。
　　文中在對(duì)現(xiàn)有間隙度特征鑒別性能進(jìn)行分析的基礎(chǔ)之上提出了二重方差間隙度特征。該特征定義盒子質(zhì)量為盒子內(nèi)像素幅度值的方差，再計(jì)算盒子質(zhì)量的標(biāo)準(zhǔn)方差，得到整個(gè)切片內(nèi)像素集合的二重方差，以此作為一種新的間隙度特征量。多種實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)的對(duì)比分析實(shí)驗(yàn)表明二

4、重方差間隙度特征提升了對(duì)SAR圖像車輛目標(biāo)的鑒別性能，具有較好的穩(wěn)定性。
　　論文通過挖掘車輛目標(biāo)和自然地物在高分辨率SAR圖像上呈現(xiàn)的顯著性差異，基于分形理論的度量方式，提出了一種高維分層間隙度特征矢量。該特征矢量能夠在不同尺度上定量描述車輛目標(biāo)邊緣輪廓的間隙度和目標(biāo)像素的不規(guī)則程度，用于消除目標(biāo)提取過程中由自然地物產(chǎn)生的虛警。該特征矢量的計(jì)算過程中，首先對(duì)待測(cè)切片數(shù)據(jù)進(jìn)行線性變換，統(tǒng)一其像素的灰度動(dòng)態(tài)范圍；然后對(duì)其由中心向四周