基于稀疏表示的SAR-紅外圖像融合及目標(biāo)檢測(cè)研究.pdf

1、合成孔徑雷達(dá)(Synthetic Aperture Radar，SAR)成像制導(dǎo)具有全天時(shí)全天候的探測(cè)能力，能提供高分辨率SAR圖像，紅外成像制導(dǎo)捕獲目標(biāo)自身紅外輻射，具有識(shí)別目標(biāo)高溫偽裝的能力。開(kāi)展SAR/紅外圖像融合技術(shù)研究，對(duì)于提高復(fù)雜作戰(zhàn)環(huán)境下的目標(biāo)探測(cè)及精確制導(dǎo)能力具有重要的理論和現(xiàn)實(shí)意義。本文在壓縮感知理論框架下，結(jié)合圖像稀疏表示問(wèn)題，針對(duì)SAR/紅外圖像融合及目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)展開(kāi)研究，主要完成如下工作：
　　研究了稀疏求

2、解算法。改進(jìn)了梯度追蹤的搜索步長(zhǎng)，保留收斂速度的同時(shí)增強(qiáng)了算法的魯棒性。針對(duì)其他融合算法需要預(yù)估圖像稀疏度的問(wèn)題，對(duì)SAR/紅外圖像壓縮采樣后的觀測(cè)值提出了一種基于標(biāo)準(zhǔn)差自適應(yīng)融合策略的算法，并利用所提出的改進(jìn)步長(zhǎng)梯度追蹤重構(gòu)得到融合圖像。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該融合算法無(wú)需輸入圖像先驗(yàn)信息，在時(shí)間復(fù)雜度和融合圖像質(zhì)量上均能取得較好表現(xiàn)。
　　研究了字典構(gòu)造問(wèn)題。針對(duì)固定字典無(wú)法根據(jù)輸入信號(hào)特征調(diào)整原子特性的問(wèn)題，設(shè)計(jì)了基于多源圖像樣本學(xué)

3、習(xí)的過(guò)完備字典構(gòu)建方法，利用SAR/紅外圖像自身稀疏結(jié)構(gòu)信息構(gòu)造學(xué)習(xí)字典。對(duì)求解得到的稀疏系數(shù)提出一種基于能量自適應(yīng)融合策略的算法，最終重構(gòu)得到融合圖像。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，與其他基于壓縮感知框架的融合方法相比，該算法能使輸入圖像實(shí)現(xiàn)更為稀疏的表示，具有一定實(shí)用價(jià)值。
　　研究了壓縮感知在目標(biāo)檢測(cè)中的應(yīng)用。針對(duì)現(xiàn)有檢測(cè)算法受背景雜波影響大的問(wèn)題，分別設(shè)計(jì)了基于稀疏點(diǎn)散射模型的SAR圖像目標(biāo)檢測(cè)算法，以及基于紅外目標(biāo)過(guò)完備字典的紅外圖像目