合成孔径雷达图像上舰船目标的检测

摘要

随着合成孔径雷达（SAR）成像技术的发展，SAR图像的分辨率有了大幅度的提高，利用SAR图像进行舰船目标检测已经成为海洋遥感领域的重要应用之一。本文介绍了SAR图像的形成和解译原理,主要包括SAR图像的二维分辨原理、SAR图像中相干斑的形成机制以及SAR图像的解译依据。分析了影响SAR图像上舰船目标检测的主要因素，研究了图像分割的基本知识与国内外近年来在SAR图像上舰船检测方面的研究成果。提出了一种改进的SAR图像上舰船目标的检测算法，以进一步减小相干斑对舰船目标检测的影响。主要研究内容如下： ⑴改进的最大类熵和法。该算法针对SAR图像上海面背景与舰船目标的不同分布特性，对传统的最大类熵和法进行改进。算法的检测门限被选择以最大化背景灰度熵与目标灰度熵的加权和。由于加权系数的引入，该算法能针对实际情况，调整背景灰度熵与目标灰度熵在准则函数中所占的比例，给出恰当的检测门限。 ⑵自适应的形态学处理。该算法根据二值图像上噪声斑点面积的概率密度函数，计算出最恰当的形态学结构体大小，使形态学处理能够在平滑船体目标的同时消除大量的噪声斑点。 ⑶为了验证本文提出算法的有效性，研究过程中进行了计算机模拟仿真实验。仿真实验的对象是包含不同强度相干斑的SAR图像。实验结果证明本文提出的算法能够在高强度相干斑的影响下工作，符合SAR图像上舰船目标检测的实际情况，是一种有效的检测算法。