SAR图像中舰船检测与识别算法的研究及其硬件实现

摘要

合成孔径雷达（synthetic aperture radar，SAR）具有全天时、全天候对地观测的优势，被广泛应用在军事侦查中。随着SAR成像技术的快速发展，合成孔径雷达目前已能够获取到大量高分辨率的SAR图像，但针对SAR图像的检测、定位以及特征提取等解译工作还无法满足当前SAR图像处理的需要，因此研究SAR图像的解译工作极具现实意义。 本课题依托国防×××预研项目，开展SAR图像中舰船检测与识别研究工作。主要针对自主弹载平台对海侦察，海上舰船目标种类多，海况条件复杂等情况，解决感兴趣目标舰船检测、定位以及特征提取中所存在的问题而进行的，本文主要从两个方面展开研究：一是对SAR图像舰船自动检测与识别系统中所涉及的目标检测、定位、特征提取算法的研究：二是对上述算法的硬件实现进行研究。 针对算法实现部分，首先本文在深入研究SAR图像目标舰船检测过程中恒虚警率（constant false alarm rate,CFAR）检测技术的基础上，分析了复杂海况条件下，使用单一背景杂波分布模型求解出的自适应阈值导致检测结果中存在大量虚警目标的问题，将舰船的几何特征融入到了CFAR检测算法中，通过实验验证了改进后的算法可以在保证检测率的条件下降低了虚警目标的产生；其次，本文针对舰船目标定位，研究了几种区域连通标记算法。其中，基于游程的两次拄描标记算法需要处理大量等价临时标号，会消耗大量时间进而导致处理过程复杂，而本文则在两次扫描的基础上，采用递归方法一次扫描即可完成区域信息提取，并由提取出的目标区域信息，统计出一幅SAR图像中舰船目标的个数以及每一个目标舰船区域信息；最后，本文对SAR图像中目标船舰的特征展开深入研究，着重分折了SAR图像的几何特征、灰度特征以及纹理特征，并通过灰度共生矩阵提取出舰船的纹理统计量。 针对算法硬件实现部分，由于大幅SAR场景下，舰船目标检测、定位、以及特征提取算法计算数据量大，软件固有的串行处理方式使其运算速度无法满足实际应用的需求。首先，本文在深入研究上述算法的基础上，利用FPGA并行处理特点将改进后的算法移植到Alteral公司的FPGA开发扳，型号为StratixⅣ系列EP4SGX530HH35C2的芯片上，设计出了SAR图像舰船检测与特征提取硬件系统，该硬件系统包含CFAR目标检测单元、目标区域信息提取单元以及目标特征提取单元等三个部分。其次，通过Alteral公司的QuartusⅡ 软件将整个工程综合后，结果表明整个系统的最大时钟频率可以达到119MHz。最后，使用搭建的仿真验证平台对所设计的系统进行了验证，验证结果符设计要求。

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1 绪论

1.1 课题研究的背景及意义

1.2 SAR图像中舰船检测与特征提取研究现状

1.3 本文研究的主要内容

1.4 本论文结构安排

2 SAR图像中舰船检测与特征提取原理

2.1 SAR图像舰船基本特性

2.2 SAR图像舰船检测原理

2.3 SAR图像舰船特征分析

2.4 本章小结

3 SAR 图像舰船检测与特征提取算法的改进及其实现

3.1 SAR图像舰船目标自动检测与识别系统

3.2 基于高斯分布的CFAR舰船目标检测的实现

3.3 改进双参数CFAR舰船目标检测的实现

3.3.1 改进双参数CFAR舰船目标检测算法原理

3.3.2 舰船区域信息提取算法实现

3.4 传统CFAR目标检测算法与改进算法性能分析

3.5 基于灰度共生矩阵纹理特征算法的实现

3.6 本章小结

4 SAR图像舰船检测与特征提取算法的硬件实现

4.1 舰船检测与特征提取硬件总体结构设计

4.2 CFAR目标检测单元设计

4.2.1 CFAR目标检测单元整体介绍

4.2.2 CFAR单元子模块实现

4.3 目标区域信息提取单元设计

4.3.1 目标区域信息提取单元整体介绍

4.3.2 目标区域信息提取子模块实现

4.4 目标特征提取单元设计

4.4.1 目标特征提取单元整体介绍

4.4.2 目标特征提取单元子模块实现

4.5 本章小结

5 SAR图像舰船检测与特征提取单元设计验证与分析

5.1 验证方案设计

5.2 单元逻辑功能仿真验证

5.2.1 CFAR目标检测单元功能仿真

5.2.2 目标区域信息提取单元功能仿真

5.2.3 目标特征提取单元功能仿真

5.3 系统板级功能仿真验证及结果分析

5.3.1 系统板级验证方案

5.3.2 系统板级验证结果

5.4 本章小结

6 总结与展望

6.1 论文的主要研究工作

6.2 下一步工作的展望

致谢

参考文献