高分辨率SAR圖像目標識別

前言

　　合成孔徑雷達（SAR）從其誕生伊始便是為了滿足軍事上的需求，20世紀60年代，隨著SAR技術的公開，其在對地觀測中的作用開始逐漸顯露。1978年美國Seasat衛(wèi)星發(fā)射升空，揭開了星載SAR時代的序幕。80年代航天飛機成像雷達的兩次飛行試驗（SIR-A，SIR-B）以及美國和歐洲等少數(shù)發(fā)達國家的機載SAR系統(tǒng)的發(fā)展，奠定了雷達遙感發(fā)展的基礎。90年代，歐洲ERS-1／2、日本JERS-1、俄羅斯ALMAZ、加拿大Radarsat-1等一系列雷達衛(wèi)星的相繼升空，以及SIR-c／x-SAR的兩次飛行試驗，標志著雷達遙感的蓬勃發(fā)展?！　∵M入21世紀，雷達遙感繼續(xù)保持蓬勃發(fā)展的態(tài)勢，繼美國SRTM任務、歐洲Emrisat和日本ALOS雷達衛(wèi)星之后，2007年意大利1m分辨率的cOsMO-SkyMed、德國1m分辨率的TerraSAR-x和加拿大1m分辨率的Radarsat-2先后升空，開啟了高分辨率星載SAR時代。我國也即將發(fā)射環(huán)境減災衛(wèi)星的雷達衛(wèi)星（HJ-1c）。與此同時，SAR理論和技術的創(chuàng)新層出不窮，機載SAR系統(tǒng)分辨率逼近厘米級極限，極化干涉SAR、雙站與多站SAR、層析SAR、圓跡SAR等新方法、新技術不斷涌現(xiàn)?！　〈罅咳碌腟AR數(shù)據(jù)，帶來了SAR信息提取和應用的新挑戰(zhàn)，這些SAR數(shù)據(jù)不僅與常見的光學圖像表現(xiàn)特征不同，其所包含的信息也不相同，傳統(tǒng)的信息提取方法應用于SAR圖像時便顯現(xiàn)出其局限性。目標識別作為SAR圖像處理和信息提取的關鍵技術，不僅被應用于軍事偵察，在海洋環(huán)境、海事、漁業(yè)、減災等領域也有重要應用價值。SAR圖像的目標識別，是隨著SAR系統(tǒng)的出現(xiàn)和發(fā)展而發(fā)展起來的新興技術，國外在該領域已有許多研究成果，一些工程化軟件系統(tǒng)也在一些國家的相關部門投入運行使用。近年來，在我國也有許多單位開始從事SAR圖像目標識別的研究工作，并有許多研究成果和目標探測方面的專著，但是還沒有看到系統(tǒng)介紹SAR圖像預處理、SAR目標探測和目標識別以及軟件系統(tǒng)實現(xiàn)的專著。本書試圖對近年來作者在該領域的最新研究成果做一階段性總結，以供相關領域的科研人員閱讀參考?！　”緯闹饕獌?nèi)容如下：第1章，主要介紹SAR圖像目標識別的技術發(fā)展狀況；第2章，針對SAR圖像目標識別的預處理，重點介紹SAR圖像的濾波處理、目標增強、幾何校正和圖像配準；第3章，介紹基于統(tǒng)計模型的目標檢測和基于地理空間信息的目標檢測方法，并針對陸地環(huán)境和海洋環(huán)境，分別介紹SAR圖像目標檢測算法；第4章，介紹SAR目標特征提取方法，重點介紹目標峰值特征、目標陰影特征、目標小波低頻特征以及目標的屬性散射中心特征提取算法；第5章，介紹sAR目標識別的幾種實現(xiàn)方法；第6章，以作者開發(fā)的SAR圖像船舶檢測與分析系統(tǒng)為例，介紹基于空間信息系統(tǒng)的SAR圖像目標識別軟件系統(tǒng)的體系結構和實現(xiàn)方法。

內(nèi)容概要

本書系統(tǒng)地介紹合成孔徑雷達（SAR）圖像目標識別的概念、方法和系統(tǒng)實現(xiàn)。首先介紹SAR圖像目標識別的特點和發(fā)展狀況；接著以SAP圖像目標識別的實現(xiàn)為主線，介紹SAR圖像預處理、SAR目標檢測與辨識、SAR目標特征提取和SAR目標識別；最后以實際開發(fā)的軟件系統(tǒng)為例，介紹基于空間信息系統(tǒng)的SAR圖像目標識別軟件系統(tǒng)的實現(xiàn)。    本書是作者近年來在SAR圖像目標識別領域的研究成果總結，內(nèi)容系統(tǒng)、詳盡，可供從事遙感、測繪、海洋、海事、交通、漁業(yè)、災害等學科領域的科研和工程技術人員參考使用，也可供高等院校相關專業(yè)的教學和研究參考。

書籍目錄

前言第1章 緒論  1.1 SAR圖像目標識別背景    1.1.1 SAR傳感器的發(fā)展    1.1.2 SAR圖像解譯標準  1.2 SAR圖像目標識別研究熱點    1.2.1 SAR圖像特點    1.2.2 SAR圖像目標識別  1.3 目標識別技術流程與框架    1.3.1 國內(nèi)外目標識別系統(tǒng)研究現(xiàn)狀    1.3.2 識別系統(tǒng)框架與技術發(fā)展現(xiàn)狀  1.4 本書的主要內(nèi)容  參考文獻第2章 SAR圖像預處理技術  2.1 SAR圖像斑噪抑制    2.1.1 基于統(tǒng)計模型的斑噪抑制    2.1.2 基于偏微分方程的斑噪抑制    2.1.3 小波軟閾值斑噪抑制    2.1.4 斑噪抑制的評價標準  2.2 目標增強技術    2.2.1 基于引力場的目標增強技術    2.2.2 基于正則化的目標增強技術  2.3 幾何糾正    2.3.1 多項式糾正方法    2.3.2 共線方程方法    2.3.3 R-D模型方法    2.3.4 基于DEM的模擬方法  2.4 圖像配準    2.4.1 方法與流程    2.4.2 實驗與分析  參考文獻第3章 SAR圖像目標檢測  3.1 基于統(tǒng)計模型的檢測技術    3.1.1 SAR圖像雜波建模與參數(shù)估計    3.1.2 基于統(tǒng)計模型的CFAR檢測技術  3.2 基于GIS信息庫的目標檢測    3.2.1 地理信息庫    3.2.2 SAR圖像與地理信息庫的關聯(lián)    3.2.3 地理信息庫支持下的橋梁識別實例  3.3 陸地背景下SAR圖像飛機目標檢測    3.3.1 小波多尺度目標檢測方法    3.3.2 目標辨識方法    3.3.3 檢測策略    3.3.4 實驗與分析  3.4 海洋背景下SAR圖像艦船目標檢測    3.4.1 海陸分割技術    3.4.2 自適應均質(zhì)區(qū)域分割技術    3.4.3 目標預分割技術    3.4.4 目標辨識技術    3.4.5 實驗與分析  參考文獻第4章 特征提取技術  4.1 目標峰值特征提取與分析    4.1.1 目標峰值特征提取    4.1.2 目標峰值特征穩(wěn)定性分析  4.2 陰影特征提取與分析    4.2.1 目標切片特性分析    4.2.2 陰影區(qū)提取方法      4.2.3 陰影特征表示與存儲  4.3 目標小波低頻特征提取與分析    4.3.1 目標小波低頻特征提取    4.3.2 目標小波低頻特征穩(wěn)定性分析  4.4 屬性散射中心特征提取與分析    4.4.1 目標散射模型    4.4.2 改進的屬性散射中心特征提取方法    4.4.3 實驗與分析  參考文獻第5章 目標識別技術  5.1 目標方位角估計技術    5.1.1 目標方位角估計方法分析    5.1.2 峰值、陰影聯(lián)合估計方法      5.1.3 實驗與分析　……第6章 基于空間信息的目標檢測與分析系統(tǒng)實現(xiàn)彩圖

章節(jié)摘錄

　　第1章　緒論　　本章主要圍繞SAR圖像目標識別技術的研究課題，介紹當前SAR傳感器的發(fā)展及由其成像質(zhì)量決定的目標解譯標準。并針對利用SAR圖像進行目標識別所遇到的主要技術問題，介紹國內(nèi)外學者提出的系統(tǒng)框架和技術途徑。最后，簡要介紹本書的主要內(nèi)容?！　?.1　SAR圖像目標識別背景　　1.1.1　SAR傳感器的發(fā)展　　從20世紀50年代合成孔徑雷達（synthetic aperture radar，SAR）概念的提出到21世紀初的近50年中，SAR憑借其相對于光學傳感器的獨特優(yōu)勢，成為各國研究的熱點，并迅速地完成了構思－實驗室－機載－星載的發(fā)展歷程。　　進入21世紀后，由于20世紀90年代的ERS-1/2，JERS-1等星載系統(tǒng)相繼或即將停止工作，21世紀初Envisat-ASAR與ALOS-PALSAR相繼升空運行。尤其是2007年，意大利COSMO-SkyMed，加拿大Radarsat-2，德國TerraSAR-X等米級高分辨率SAR衛(wèi)星的相繼發(fā)射與成功獲取數(shù)據(jù)，標志著星載SAR傳感器進入了一個嶄新的時代。我國的環(huán)境減災星座SAR衛(wèi)星也即將發(fā)射。

編輯推薦

　　《高分辨率SAR圖像目標識別》的主要內(nèi)容如下：第1章，主要介紹SAR圖像目標識別的技術發(fā)展狀況；第2章，針對SAR圖像目標識別的預處理，重點介紹SAR圖像的濾波處理、目標增強、幾何校正和圖像配準；第3章，介紹基于統(tǒng)計模型的目標檢測和基于地理空間信息的目標檢測方法，并針對陸地環(huán)境和海洋環(huán)境，分別介紹SAR圖像目標檢測算法；第4章，介紹SAR目標特征提取方法，重點介紹目標峰值特征、目標陰影特征、目標小波低頻特征以及目標的屬性散射中心特征提取算法；第5章，介紹sAR目標識別的幾種實現(xiàn)方法；第6章，以作者開發(fā)的SAR圖像船舶檢測與分析系統(tǒng)為例，介紹基于空間信息系統(tǒng)的SAR圖像目標識別軟件系統(tǒng)的體系結構和實現(xiàn)方法。

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