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雷达目标特征提取的一种方法

电子与信息学报 2002年第12期24卷 1994-1997页

作者：张善文甄蜀春郑全弟刘进忙空军工程大学导弹学院陕西三原713800

将小波变换和马氏距离相结合,提出了一种基于ISAR成像的雷达目标特征提取方法。对ISAR成像数据进行正交二进Symlet小波分解和门限处理,对数据进行压缩,然后计算压缩后坐标点的马氏(Mahalanobis)距离,得到目标稳定的特征向量。由实验结... 详细信息

将小波变换和马氏距离相结合,提出了一种基于ISAR成像的雷达目标特征提取方法。对ISAR成像数据进行正交二进Symlet小波分解和门限处理,对数据进行压缩,然后计算压缩后坐标点的马氏(Mahalanobis)距离,得到目标稳定的特征向量。由实验结果看出,此向量具有在一定范围内的不变性,能够用于雷达目标识别。

关键词：雷达目标特征提取逆合成孔径雷达成像马氏距离目标识别

基于曲线合成孔径雷达（CLSAR）的三维目标特征提取

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基于曲线合成孔径雷达（CLSAR）的三维目标特征提取

作者：刘浩中国科学院研究生院（空间科学与应用研究中心）

学位级别：硕士

目前，国际上微波遥感系统呈现多参数、多模态的发展趋势。这种集成化的处理可大大节约成本，并使SAR系统具有通用性。曲线合成孔径雷达(CLSAR)是一种工作在聚束模式(Spotlight)下的新型微波对地观测技术，它可以作为一种新的微波对地... 详细信息

目前，国际上微波遥感系统呈现多参数、多模态的发展趋势。这种集成化的处理可大大节约成本，并使SAR系统具有通用性。曲线合成孔径雷达(CLSAR)是一种工作在聚束模式(Spotlight)下的新型微波对地观测技术，它可以作为一种新的微波对地观测系统工作模式。本论文系统的分析了传统的基于FFT的雷达成像方法的基本原理，对一维目标情况下的匹配滤波成像方法，二维情况下Spotlight SAR的极坐标格式成像算法(PFA)均作了详细的数学建模、理论分析及数值模拟工作;并通过对曲线孔径的二维傅立叶分析，指出由于曲线孔径造成的大旁瓣的影响，这种基于FFT的传统成像方法并不适用于三维情况下的CLSAR。针对曲线孔径下FFT成像方法的大旁瓣问题，本论文引入了一种基于非线性最小方差准则(NLS)的参数估计方法——RELAX算法来实现雷达目标的特征提取。首先将RELAX算法应用于一维情况下的距离向高分辨力雷达及二维情况下的Spotlight SAR，作了相应的数值模拟，验证了RELAX算法的有效性与优越性。在此基础上，本文给出了通过RELAX算法实现CLSAR三维雷达目标特征提取的具体步骤，以及相应的数值模拟结果，并对不同形状的曲线孔径作了比较。模拟结果表明，应用CLSAR实现雷达目标的三维特征提取是可行的。

关键词：曲线合成孔径雷达 RELAX算法目标特征提取 PFA成像

交通视频监控系统中运动目标特征提取与数据传输实时性保证的研究

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交通视频监控系统中运动目标特征提取与数据传输实时性保证的研究

作者：周凯同济大学

学位级别：硕士

近年来，无论是发达国家还是发展中国家，都毫无例外地受到了不断恶化的交通的困扰。交通视频监控系统通常由摄像机、图像采集卡和计算机等部分组成并模仿人眼功能进行监控，是21世纪信息技术发展给交通运输带来的一场革命。但是因为交... 详细信息

近年来，无论是发达国家还是发展中国家，都毫无例外地受到了不断恶化的交通的困扰。交通视频监控系统通常由摄像机、图像采集卡和计算机等部分组成并模仿人眼功能进行监控，是21世纪信息技术发展给交通运输带来的一场革命。但是因为交通环境的多样性和复杂性，交通视频监控系统的精确度和速度目前仍然有很大的提升空间。交通视频监控系统中车辆监控是整个系统的关键和核心，围绕车辆监控，系统可以分为：车辆特征提取、车辆信息匹配和车辆位置预测。车辆特征提取部分又可以分为运动目标检测、目标阴影去除和目标特征提取三部分。本文主要从交通视频监控系统中的车辆特征提取和处理数据传输的实时性保证两个方面进行研究：第一，在系统高鲁棒性、高实时性和高准确性的要求下，对交通视频监控系统中运动目标检测、目标阴影去除和目标特征提取进行了研究。第二，在数据传输实时性保证方面，结合软件系统的要求，进行实时性测试和影响实时性的因素分析。具体如下：运动目标检测：将运动的车辆目标从交通视频序列中分离出来，是整个车辆特征提取的基础。本文通过设计基于改进Surandra算法的双重背景更新算法，提高了背景更新的质量和速度，同时还解决了车辆静止后再运动的识别问题，取得了很好的实验效果。目标阴影去除：运动车辆提取后一般都有不同程度的阴影出现在前景图像中，对目标物体的正确定位、测量和跟踪都有很大影响。因此，阴影去除已经成为了交通视频监控系统中不可或缺的一部分。本文在研究多种阴影去除算法的基础上，改进了基于“光强无关图”阴影去除算法，并且采用了交通视频监控的图像序列与原算法进行了实验比较。目标特征提取：对阴影去除后的车辆目标进行特征抽取，是进行特征匹配完成车辆监控的前提。由于单独采取某种特征提取算法明显具有实时性或鲁棒性等不同的缺陷，因此，综合多种算法，提出在交通视频监控系统中有效实用的算法是本文的主要研究方向。数据传输实时性保证：根据交通视频监控系统需要传输的数据类型和特点，进行了实时系统的选择。确定了在基于RTAI的开源的硬实时网络协议栈RTnet上进行了实时性通信后，经过对RTnet的TDMA机制深入研究，完成了RTnet的实时性通信测试，并分析测定了memory interaction操作对实时性通信的影响。最后，对所作的研究进行总结，并且对未来的工作方向进行了简单的讨论。

关键词：运动目标检测背景更新阴影去除目标特征提取实时Linux系统

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SAR图像目标特征提取及识别

SAR图像目标特征提取及识别

作者：王聪西安电子科技大学

学位级别：硕士

合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)主要用于对观测场景进行二维高分辨成像,由于其在航空、航天等众多领域的应用,SAR图像解译技术成为目前研究的热点,SAR图像目标特征提取及识别也是其中重要的研究方向之一。SAR图像目标特征... 详细信息

合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)主要用于对观测场景进行二维高分辨成像,由于其在航空、航天等众多领域的应用,SAR图像解译技术成为目前研究的热点,SAR图像目标特征提取及识别也是其中重要的研究方向之一。SAR图像目标特征提取主要是从SAR图像中获取目标的几何特征、属性特征,可用于对目标的分类识别等。本文主要围绕SAR图像目标特征提取展开研究,主要包括地面车辆目标的高度估计、海面舰船目标的几何特征提取、SAR目标属性学习三个方面,并对相关算法做了软件实现。主要内容概括如下:1.研究了地面车辆目标高度估计的相关课题。利用雷达成像原理分析三维真实场景与二维SAR图像的对应关系,找到目标高度与阴影区域之间的几何关系,从而对目标进行高度估计,并通过先验知识对初步得到的高度估计结果进行修正,进而得到目标的高度估计结果。2.研究了海面舰船目标的几何特征提取问题。首先,利用传统舰船尺寸估计算法对目标区域进行主成分分析(Principal Component Analysis,PCA),提取目标主轴,获取目标的长宽尺寸特征。然后,对传统舰船目标尺寸估计算法进行了改进,将卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)和梯度提升回归树(Gradient Boosting Decision Tree,GBDT)应用到舰船目标尺寸估计中,利用本文中的网络模型对舰船目标进行初步尺寸估计并结合舰船目标的多维散射特征进行尺寸修正,并利用实测数据对两种算法进行了实验对比分析。3.研究了SAR目标属性学习方法。首先,介绍了传统属性学习方法,利用支持向量机(Support Vector Machines,SVM)对人为定义的SAR目标属性特征进行学习,得到目标的属性特征向量,并将其用于目标的分类识别。然后,介绍了基于卷积神经网络的SAR目标属性学习方法,并将结果应用于目标的分类识别。通过实验对比了两种方法的目标识别结果。4.设计了SAR图像目标特征提取软件。首先,介绍了软件的总体架构,包括软件的开发架构、软件的模块功能等,逐一对软件的各个功能进行详细介绍。然后,介绍了软件数据处理流程的设计及实现,并介绍了软件的安装方式。

关键词： SAR图像目标特征提取属性学习软件设计

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高分辨率SAR图像车辆目标特征提取及应用

高分辨率SAR图像车辆目标特征提取及应用

作者：张楚笛国防科技大学

学位级别：硕士

合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)通过主动发射和接收自身的电磁波回波成像,具有一定的穿透能力,在云雾天气、黑夜等情况下下仍然能够全天候、全天时、全方位成像,实现大范围、高动态地对地观测。近年来随着航天航空平台、... 详细信息

合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)通过主动发射和接收自身的电磁波回波成像,具有一定的穿透能力,在云雾天气、黑夜等情况下下仍然能够全天候、全天时、全方位成像,实现大范围、高动态地对地观测。近年来随着航天航空平台、通信及信息处理等关键技术的高速发展,成像分辨率优于0.3m的高分辨率SAR图像数据量逐渐增多。但与此同时,SAR图像强度起伏剧烈导致经典的基于强度的杂波统计模型失配;目标呈区域性分布导致已有的将目标视为若干像素集合的解译算法失效;海量SAR图像数据量导致SAR解译工作效率低下。针对高分辨率SAR图像面临的上述问题,本文从多域信息角度出发研究高分辨SAR图像目标特征提取及检测、识别等解译算法:分别从复图像域、空间变换域、频率变换域提出了三种有效描述目标的特征,用于目标检测或识别,取得了良好的实验结果。本文的主要研究工作如下:(1)针对高分辨下传统恒虚警率(Constant False Alarm Rate,CFAR)检测器在检测结果中存在的目标断裂、杂波统计模型失配、运算量大等问题,提出一种基于复图像人造目标特征(AT特征)的超像素级车辆目标检测。首先利用单通道SAR复数据的优势分析了高分辨率SAR图像复数据中自然地物与人造地物的实部与虚部分布差异,提出了一种能有效区分自然地物与人造地物的AT特征,并结合该特征设计了一种超像素级恒虚警率检测方法(AS-CFAR),具体流程为:(1)通过简单的线性迭代聚类(Simple Linear Iterative Clustering,SLIC)方法对SAR图像进行预分割,将图像分为多个超像素块;(2)利用AT特征的区分性分别找出潜在目标和背景超像素;(3)仅对潜在目标超像素进行CFAR检测,提高检测效率。值得注意的是,该算法中利用超像素分割和AT特征筛选,最大程度保证了背景区域的同质性,有效改善高分辨率SAR图像的杂波失配问题。实验部分在Mini SAR数据集上对车辆目标的检测结果验证了所提AS-CFAR目标检测算法在高分辨SAR图像中的性能,并且计算效率有1个数量级的提升。(2)针对高分辨率SAR图像数据量大、解译效率低下的问题,提出一种基于二维双向主成分协同投影((2D)PCA-CRP)特征的SAR目标识别方法。(2D)PCA和CRP是模式识别领域常用的两种数据降维特征提取方法。然而(2D)PCA仅能提取图像的全局结构特征,忽略了目标中对识别有利的局部结构信息,效果有限。提取CRP特征则直接将目标样本转化为一维向量,破坏了二维SAR图像中目标的空间结构信息,导致SAR目标识别精度下降;并且高分辨SAR图像中目标区域能量剧烈起伏产生的冗余信息会对CRP特征提取产生干扰。因此本文先利用(2D)PCA将图像投影低维特征空间,在考虑空间结构的同时滤除高分辨SAR图像中的干扰冗余信息,然后利用CRP提取高分辨SAR图像中目标的空间全局可分性特征和局部结构特征形成(2D)PCA-CRP特征。最后基于(2D)PCA-CRP特征,利用最近邻分类器在MSTAR数据集上完成多组多种条件下的目标识别任务。(3)针对SAR目标受成像条件如方位角、入射角等变化影响成像差异大,原始SAR图像目标的空间域特征描述能力有限的问题,提出一种基于多模态特征和多模态联合协同表示的SAR车辆目标识别方法。首先利用二维变分模态分解技术在频率变换域提取SAR图像目标的多层次子模态特征,对SAR目标空间域特征进行补充,接着利用(2D)PCA提取原始SAR图像及各子模态的主成分特征。另外,为利用SAR目标的多模态主成分特征,将协同表示分类器改进为能全面表征各模态特征的多模态联合协同表示分类器,联合多模态特征实现高分辨SAR图像车辆目标分类。在MSTAR数据集和实测数据集上设置了多组实验,分别在SOC条件、两种型号变换、俯仰角变化和样本类别不平衡条件下进行,实验验证本文算法对MSTAR数据集实现分类,分别取得了97.97%、95.11%、98.37%、99.42%和91.77%的平均识别率,显著高于对比算法,表明了所提算法的优异性能。

关键词：合成孔径雷达目标特征提取目标识别高分辨率超像素级CFAR 多模态联合协同分类器

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基于ISA的视频目标特征提取方法研究

基于ISA的视频目标特征提取方法研究

作者：王灿武汉理工大学

学位级别：硕士

在图像和视频相关研究和应用领域里,计算机视觉等技术己经不断的融入到了图像和视频的目标识别分析方法中。但由于图像与视频中包含内容广泛,目标种类众多,背景复杂,噪声较多,使得图像和视频目标的识别、检测和分析等仍然面临着诸多具... 详细信息

在图像和视频相关研究和应用领域里,计算机视觉等技术己经不断的融入到了图像和视频的目标识别分析方法中。但由于图像与视频中包含内容广泛,目标种类众多,背景复杂,噪声较多,使得图像和视频目标的识别、检测和分析等仍然面临着诸多具有挑战性的问题。同时在越来越丰富的图像和视频信息中,如何对其中的目标做有效的特征提取和方便快捷的识别,这都成为迫切需要解决的问题。本文结合近年来相关研究知识,对图像和视频中的目标特征提取、分类识别等问题进行了研究,并用实验证明本文算法提高了图像和视频中的目标分类识别的准确性和鲁棒性。本文研究工作主要内容为:(1)详细阐述本文相关目标特征提取方法及其原理、特点。详细介绍了目前常用的图像局部特征提取方法SIFT方法,以及从人类视觉系统中视觉感知原理启发下得到的稀疏编码和具有模拟人类视觉系统中V1区细胞感知能力的独立子空间分析(Independent Subspace Analysis,ISA)方法。(2)通过对多种特征提取算法的研究与分析,本文选择了独立子空间分析ISA方法来提取数据的特征。详细阐述了ISA模型对图像数据的处理过程,并选用Scene-15场景图像数据集进行实验,将ISA模型用于图像场景分类识别实验中,验证其提取图像中的显著且有效的特征的能力,以及对图像目标分类识别的有效性和准确性。(3)将原始的ISA方法模型与深度神经网络理论相融合,形成ISA深度网络模型,并对此模型及其对图像和视频数据处理过程进行了详细阐述。将ISA深度网络模型在Hollywood人体行为数据集上进行实验,对视频中的目标人体行为进行识别分类,证明ISA深度网络模型学习出了能够对视频中的目标人体行为进行有效表达的显著特征,取得良好的行为识别准确率。

关键词：目标特征提取独立子空间分析图像场景识别深度网络人体行为识别

一种FPGA实现的序列图像目标多维特征实时提取方法

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空间科学学报 2023年第3期43卷 576-585页

作者：冯水春王志鹏杨建军周海卞春江孟新中国科学院国家空间科学中心北京100190 中国科学院复杂航天系统电子信息技术重点实验室北京100190 中国科学院大学北京100049 哈尔滨工业大学航天学院哈尔滨150001

目标区域多维特征的建模表征是实现目标跟踪搜索的前提。传统的特征提取方法通常先连通出目标区域,再计算目标特征,实时性不强。提出了一种基于像素的连通域标记及目标特征同步计算方法,建立特征传递机制,利用标号映射表关联标号表与特... 详细信息

目标区域多维特征的建模表征是实现目标跟踪搜索的前提。传统的特征提取方法通常先连通出目标区域,再计算目标特征,实时性不强。提出了一种基于像素的连通域标记及目标特征同步计算方法,建立特征传递机制,利用标号映射表关联标号表与特征属性表,并在区域邻接时进行标号合并和特征属性同步传递计算,保证了目标区域连通完成即可输出目标区域特征。给出一种基于FPGA硬件设计的实现方案。仿真测试结果显示,此方法具有以下几方面优势:连通域标记耗时少,仅为(L×W+2n/m)×T_(clk),接近理论最小值(L×W)×T_(clk);利用循环缓存区存储图像,资源消耗小;标记与计算并行处理,提升了检测跟踪效率;多目标特征经测试验证结果准确,可有效支持后续的目标跟踪检测;具有理论与实用价值。

关键词：图像处理目标特征提取通域标记实时

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雷达点迹的目标智能特征提取方法研究

信息技术 2013年第6期37卷 83-87页

作者：吉军江苏省电力公司江苏海安226600

雷达数据处理中,目标点迹的输出质量直接影响后续航迹处理的效果,是保证航迹处理成功建航的关键。通过从信号处理给出的目标视频幅度、距离、方位信息中,采用特定的滑窗检测和终了判定准则进行目标点迹的检测,从而得到目标点迹的回波数... 详细信息

雷达数据处理中,目标点迹的输出质量直接影响后续航迹处理的效果,是保证航迹处理成功建航的关键。通过从信号处理给出的目标视频幅度、距离、方位信息中,采用特定的滑窗检测和终了判定准则进行目标点迹的检测,从而得到目标点迹的回波数特征信息;然后从目标回波包络幅度信息中提取目标距离单元上的峰值,智能完成距离凝聚,解决了目标距离分裂现象,并且得到目标点迹的幅度包络特征信息。最后,采用质心法对方位凝聚,完成点迹的凝聚,输出带有目标智能特征信息的点迹给后绪的航迹处理。同时,对点迹的目标智能特征提取这一过程进行了硬件实现。通过某型雷达的实测数据分析,验证该方法的可行性和工程实用性。

关键词：点迹检测和凝聚目标特征提取信号处理硬件实现

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空间目标红外微弱信号特征提取检测技术

电信技术研究 2004年第1期 18-22页

作者：邓晓兰林海平

由于受空间传输距离．大气噪声、接收系统噪声等因素的影响，使得CCD接收到的目标跟踪图像信号背景噪声很大，目标几乎被噪声完全淹没，这使得在使用传统的线性门限目标检出技术时受到限制。本文提出用特征值分解技术对受噪声污染的图... 详细信息

由于受空间传输距离．大气噪声、接收系统噪声等因素的影响，使得CCD接收到的目标跟踪图像信号背景噪声很大，目标几乎被噪声完全淹没，这使得在使用传统的线性门限目标检出技术时受到限制。本文提出用特征值分解技术对受噪声污染的图像进行降噪，然后对目标进行检测与跟踪，实验证明该技术能很好地抑制背景噪声，在较低的信噪比情况下也能提取出跟踪的目标。

关键词：空间目标跟踪红外微弱信号特征提取检测技术目标特征提取目标检测