一种SAR图像中车辆类目标的自动提取方法.pdf
是飞****文章
亲,该文档总共13页,到这已经超出免费预览范围,如果喜欢就直接下载吧~
相关资料
一种SAR图像中车辆类目标的自动提取方法.pdf
本发明公开了一种SAR图像中车辆类目标的自动提取方法,包括如下步骤:步骤1,对输入的二维SAR图像进行滤波;步骤2,对滤波后的图像进行局部极大值判断;步骤3,对每个窗口中得到的极大值坐标进行记录,并在SAR图像中标记;步骤4,对峰值点公进行泰勒展开后转化为二次抛物面方程。本发明所公开的方法,能够实现车辆类目标与土地、草地等背景的自动分割,并输出提取后的纯目标SAR图像(背景纯黑色)。同时,本方法也可输出目标经线性映射后的伪彩图像,以及目标散射中心点标记图,便于人员目视观测。
一种机载SAR定标器图像位置自动提取方法.pdf
本发明公开了一种机载SAR定标器图像位置自动提取方法。使用本发明能够快速、准确地在SAR图像中自动查找到定标器,且定位精确度高。本发明首先提取定标器和SAR主天线的位置信息,以及SAR图像处理多普勒中心频率,接着将定标器和SAR主天线的经纬度信息投影至同一平面中,高度信息保持不变,然后计算定标器位置到主天线运动轨迹的最近距离,获得最近斜距和零多普勒时刻,再通过斜视几何确定定标器在波束中心穿越时刻的斜距,以及波束中心穿越时刻主天线的方位位置;进而以该斜矩和方位位置作为定标器在SAR图像中的初始距离位置和初始
基于SAR-KAZE特征提取的SAR图像分割方法.pdf
本发明公开了一种基于SAR‑KAZE特征提取的SAR图像分割方法,主要解决了现有技术对SAR图像分割精度和效率低的问题。其分割过程为:1)输入一副原始待分割SAR图像并对其进行双精度转换;2)对双精度矩阵进行镜像扩展和分块,得到双精度矩阵的图像块;4)对图像块进行SAR图像的KAZE特征提取,得到双精度矩阵的SAR‑KAZE特征矩阵X;5)采用改进的稀疏子空间聚类对SAR‑KAZE特征矩阵X进行聚类,得到双精度矩阵的聚类结果。本发明提取的SAR‑KAZE特征保留了更多的图像边缘和细节信息,提高了分割精度,
一种基于Snakes模型的提取SAR图像目标轮廓方法.pdf
一种基于Snakes模型的提取SAR图像目标轮廓方法,包括以下步骤:基于斑点噪声模型,利用图像局部统计特性,选择一个窗口作为局部区域,使用Lee滤波法进行滤波;对杂波抑制后的图像的每个像素进行逐点运算,使用分段线性灰度变换法对图像进行灰度变换;对上述经过灰度变换后的图像,利用轮廓自身特征和图像特征建立能量函数,并通过求解能量函数极小化问题,得到目标轮廓曲线。该发明适合在各种杂波环境,特别是强杂波环境下检测人造目标的轮廓。
基于SAR图像的道路提取方法研究的开题报告.docx
基于SAR图像的道路提取方法研究的开题报告一、选题背景道路在城市化进程中起着重要作用,是城市交通系统的重要组成部分。道路的提取是城市建设、监测、规划等多个领域的基础工作,也是遥感领域的研究热点。SAR(合成孔径雷达)能够在大气云层及覆盖植被的情况下获取地表信息,具有天气无关、覆盖任意地区等优点,在道路提取研究中得到了广泛应用。目前,SAR图像道路提取方法主要有基于人工特征提取的方法和基于机器学习的方法,但在实际应用中,仍存在精度不高、计算量大等问题。二、研究目的本研究旨在通过研究SAR图像道路提取的方法,