高分辨率SAR图像船舶目标检测与分类

高分辨率SAR图像船舶目标检测与分类PDF电子书下载

交通运输

作者：王超，张红，吴樊，张波等着
出版社：北京：科学出版社
出版年份：2013
ISBN：9787030389343
页数：178 页

图书介绍：本书基于高分辨率、全极化等多种新型SAR数据源，对海洋表面目标：船只、尾迹、油膜等进行了以“检测与识别”为主的方法及算法应用研究论述。除较全面的论述当前常用的目标检测方法外，本书创新性的将模式识别技术引入海洋目标的识别问题中，解决了商船、油船等常见船只的分类问题。并利用AIS数据对本书所论述的技术方法进行验证。查看图书目录点击购买PDF全本电子书上一篇：事故车辆查勘与定损下一篇：低碳汽车地球最好的“退烧药” 典藏版 《高分辨率SAR图像船舶目标检测与分类》目录 标签：分辨船舶图像分辨率检测

第1章绪论1

1.1 高分辨率星载SAR系统1

1.2 星载SAR图像船舶检测6

1.3 星载SAR图像船舶分类与识别12

1.4 星载SAR船舶监测项目及系统18

1.4.1 国外星载SAR船舶监测项目18

1.4.2 星载SAR船舶监测系统22

参考文献24

第2章面向船舶检测识别的SAR图像预处理30

2.1 海陆分割方法30

2.1.1 GIS辅助的海陆分割31

2.1.2 基于Snake模型的海陆分割37

2.2 海洋目标SAR图像增强方法45

2.2.1 引力场增强45

2.2.2 静态小波增强49

2.3 船舶目标在SAR图像中的地理定位方法56

2.3.1 几何光学模型56

2.3.2 R-D模型59

2.3.3 有理多项式模型64

2.3.4 小结65

参考文献66

第3章高分辨率SAR图像船舶目标检测68

3.1 船舶检测性能分析68

3.1.1 SAR系统特性对检测性能的影响68

3.1.2 成像区域环境对检测性能的影响71

3.1.3 船舶目标特征对检测性能的影响72

3.1.4 SAR图像处理和检测方法对检测性能的影响73

3.2 基于统计模型的CFAR目标检测75

3.2.1 CFAR检测理论基础75

3.2.2 SAR图像海洋杂波常用统计模型76

3.2.3 分布模型的参数估计81

3.2.4 基于各种统计模型的CFAR检测器85

3.3 SAR船舶检测几种经典算法88

3.3.1 双参数CFAR检测算法88

3.3.2 基于K分布的CFAR检测算法89

3.3.3 基于模板匹配的SUMO检测算法91

3.3.4 小结92

3.4 基于联合分布的SAR图像船舶检测93

3.4.1 算法原理与流程94

3.4.2 实验与分析96

3.5 基于多特征优化的高分辨率SAR船舶检测方法99

3.5.1 算法原理与流程99

3.5.2 实验与分析103

3.6 基于长度归一化扫描的SAR图像尾迹检测方法110

3.6.1 尾迹检测方法概述110

3.6.2 算法原理与流程112

3.6.3 实验与分析115

3.7 基于主成分分析的SAR图像商用船舶航向提取方法119

3.7.1 算法原理与流程119

3.7.2 实验与分析123

参考文献124

第4章高分辨率SAR图像船舶特征分析127

4.1 船舶特征概述127

4.2 SAR图像船舶目标特征分析128

4.2.1 船舶SAR图像特征128

4.2.2 典型类别船舶SAR图像特征130

4.3 SAR图像船舶特征点提取分析133

4.3.1 船舶峰值特征点133

4.3.2 船舶SIFT特征点134

4.4 船舶SAR图像模拟138

4.4.1 SAR图像模拟方法138

4.4.2 船舶SAR图像模拟分析144

参考文献147

第5章高分辨率SAR图像船舶目标分类识别149

5.1 基于散射矩阵的船舶分类识别方法149

5.1.1 算法原理与流程150

5.1.2 实验与分析153

5.2 基于几何结构的船舶分类识别方法155

5.2.1 算法原理与流程156

5.2.2 实验与分析159

5.3 基于结构特征的船舶分类识别方法161

5.3.1 算法原理与流程161

5.3.2 实验与分析166

5.4 基于几何和散射特征联合的船舶分类方法169

5.4.1 算法原理与流程169

5.4.2 实验与分析175

参考文献177

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1、应用价值

高分辨率SAR图像船舶目标检测与分类技术在海洋监测、海洋资源开发、海上搜救等领域具有广泛的应用价值。首先，该技术能够实现对船舶目标的快速、准确检测，为海上交通管理提供有力支持。其次，通过对船舶目标的分类，有助于识别不同类型的船舶，为海洋资源开发提供数据支持。最后，在海上搜救行动中，该技术能够快速定位船舶位置，提高搜救效率。

此外，高分辨率SAR图像船舶目标检测与分类技术在军事领域也具有重要作用。通过对敌方舰艇的检测与分类，有助于提高我国海军的作战能力。同时，该技术还可用于海洋环境监测，为我国海洋权益保护提供有力保障。

总之，高分辨率SAR图像船舶目标检测与分类技术在多个领域具有广泛的应用前景，具有重要的战略意义。

2、技术特点

高分辨率SAR图像船舶目标检测与分类技术具有以下特点：

（1）高分辨率：该技术采用高分辨率SAR图像，能够清晰地显示船舶目标，提高检测与分类的准确性。

（2）抗干扰能力强：SAR图像具有较好的抗干扰能力，能够在复杂环境下进行船舶目标检测与分类。

（3）实时性强：该技术能够实现对船舶目标的实时检测与分类，为相关领域提供实时数据支持。

（4）自动化程度高：通过算法优化，该技术可以实现自动化检测与分类，降低人工干预。

3、实际应用

高分辨率SAR图像船舶目标检测与分类技术在实际应用中取得了显著成果。以下列举几个典型案例：

（1）海洋监测：利用该技术对海洋环境进行监测，及时发现异常情况，为海洋资源开发提供数据支持。

（2）海上搜救：在海上搜救行动中，快速定位船舶位置，提高搜救效率。

（3）军事领域：通过对敌方舰艇的检测与分类，提高我国海军的作战能力。

（4）海洋权益保护：利用该技术对海洋环境进行监测，为我国海洋权益保护提供有力保障。

4、未来发展趋势

随着科技的不断发展，高分辨率SAR图像船舶目标检测与分类技术在未来将呈现以下发展趋势：

（1）算法优化：通过不断优化算法，提高检测与分类的准确性和实时性。

（2）多源数据融合：结合多源数据，提高船舶目标检测与分类的可靠性。

（3）智能化发展：实现船舶目标检测与分类的智能化，降低人工干预。

（4）应用领域拓展：将技术应用于更多领域，如海洋环境监测、海洋资源开发等。

总结：

高分辨率SAR图像船舶目标检测与分类技术在多个领域具有广泛的应用前景，具有重要的战略意义。通过对该技术的深入研究和应用，将为我国海洋事业的发展提供有力支持。

本文由nayona.cn整理

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