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高分辨率SAR图像中车辆目标的检测

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毕业论文范文题目:高分辨率SAR图像中车辆目标的检测,论文范文关键词:高分辨率SAR图像中车辆目标的检测
高分辨率SAR图像中车辆目标的检测毕业论文范文介绍开始:
【论文摘要】:随着雷达对地观测技术的日趋发展,SAR图像数据收集能力的不断增强,SAR图像的自动目标识别技术已逐渐成为目前该领域的研究热点。其中,目标检测是SAR图像自动目标识别的基础,其结果的好坏直接影响着后续目标特征的提取,并最终影响目标识别与分类的精度。坦克、导弹发射车、装甲车等地面车辆是SAR战场(文章此处忽略..)监视和对地探测的重要目标,对SAR图像中车辆目标的自动检测研究具有较高的应用价值。本文对含有车辆目标的真实SAR图像进行了图像抑噪和目标检测的研究。首先,介绍了SAR的成像原理、SAR图像的目标特点和SAR图像的统计特性,通过对含有车辆目标的真实SAR图像数据进行统计特性分析,得出几乎在整个(本文此处忽略..)SAR图像的灰度分布范围内,SAR图像的灰度概率分布基本上服从σ取SAR图像灰度均方差时的瑞利分布。其次,介绍了相干斑噪声的产生机理和模型,在传统滤波方法的基础上,结合Lee算法中地物的分类思想和中值滤波,提出了一种改进的小波抑噪方法,通过对各种方法抑噪效果的评价,得出改进的小波抑噪法在抑制(本文此处忽略..)噪声和保持图像细节信息方面均比较优。最后,介绍了恒虚警率检测技术和三种恒虚警率检测器,在恒虚警率(CFAR)统计检测理论的基础上,对常规双参数CFAR检测方法进行了分析,得出因SAR图像数据的统计特性与高斯分布有着明显的差异,导致实验结果中的实际虚警率与理论虚警率偏离过大。结合SAR图像的灰度概(略..)率分布服从瑞利分布的先验知识,给出了基于瑞利分布的CFAR检测方法。考虑到CFAR检测模板过大,而造成SAR图像30cm宽的外边缘不能被检测,结合数学形态学提出了一种改进的CFAR检测方法。各种检测算法对真实SAR图像的检测结果表明改进的CFAR检测算法具有相对较优的检测性能。


以上为本篇毕业论文范文高分辨率SAR图像中车辆目标的检测的介绍部分。
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