雙傳感器圖像聯(lián)合目標檢測及系統(tǒng)實現(xiàn)研究.pdf

1、國內(nèi)圖書分類號：TN911.73國際圖書分類號：621.3工學碩士學位論文雙傳感器圖像聯(lián)合目標檢測及系統(tǒng)實現(xiàn)研究碩士研究生：吳昊導師：張曄教授申請學位：工學碩士學科、專業(yè)：信息與通信工程所在單位：電子與信息技術(shù)研究院答辯日期：2008年7月授予學位單位：哈爾濱工業(yè)大學哈爾濱工業(yè)大學工學碩士學位論文摘要隨著現(xiàn)代科學技術(shù)的發(fā)展，單傳感器信息處理技術(shù)已經(jīng)廣泛的應用于戰(zhàn)場監(jiān)視、工業(yè)過程控制、遙感和圖像處理等諸多領(lǐng)域，在民用和軍事領(lǐng)域都起到了越來

2、越重要的作用。然而，僅靠單一傳感器只能獲取目標或場景的某個方面的信息，無法對目標進行精確、全面的表述。在這樣的背景下，多傳感器信息聯(lián)合處理技術(shù)應運而生。多傳感器信息聯(lián)合處理的優(yōu)勢在于，能夠通過多個傳感器獲取目標或場景的全面信息，通過對這些信息進行分析和組合，獲得目標的一致性表述，提高所得結(jié)論的精確性和可靠性。利用來自多個傳感器的圖像進行聯(lián)合目標檢測，是多傳感器信息聯(lián)合處理技術(shù)的一個熱門應用，也是近年來國內(nèi)外圖像信息處理領(lǐng)域研究的熱點之一

3、。在多傳感器圖像聯(lián)合目標檢測中，各單傳感器圖像目標檢測效果的好壞，會直接影響到最終的聯(lián)合目標檢測效果，因此對單傳感器圖像目標檢測算法的研究必不可少。如何將多個傳感器提供的信息進行合理的組合，則是多傳感器圖像聯(lián)合目標檢測的重點所在。本文以合成孔徑雷達(SAR)和高光譜圖像為對象進行了以下幾方面研究：首先研究了SAR圖像的雙參數(shù)恒虛警(CFAR)檢測算法和高光譜圖像的RX奇異檢測算法。實驗表明，上述兩種算法在單傳感器圖像目標檢測中均有較好的

4、表現(xiàn)，但各自的缺點也很明顯。然后深入研究了DS證據(jù)理論，提出了一種基于DS證據(jù)理論的雙傳感器圖像聯(lián)合目標檢測算法。實驗表明，在虛警概率為103數(shù)量級條件下，聯(lián)合目標檢測算法的檢測概率達到84.51%，比僅用高光譜圖像和SAR圖像進行目標檢測，檢測概率分別提高了11.27%和19.72%。最后在理論算法研究的基礎(chǔ)上，設(shè)計并實現(xiàn)了一個雙傳感器圖像聯(lián)合目標檢測系統(tǒng)。該系統(tǒng)主要由模擬數(shù)據(jù)源模塊和聯(lián)合目標檢測模塊兩部分組成。模擬數(shù)據(jù)源模塊以FPG