面向海上交通监测的极化SAR船舶检测方法研究
随着我国海上贸易的迅速发展,对海上运输及交通进行监测越来越有必要.极化SAR因其独特的优势,在海上船舶监测研究中得到了广泛的应用,并受到了越来越多学者的关注.
我们首先归纳了现有的极化SAR船舶检测方法,并从三个方面进行了介绍和分析:极化通道融合方法、相干目标分解方法和子孔径分解方法.在对这些方法的总结中,我们发现将全极化SAR图像应用于海上船舶检测时,如何在不降低检测率的同时,利用极化信息降低虚警率,是一个值得研究的问题.
为此,本文基于相干目标矩阵分解的三个特征值,针对以上问题提出了两种改进的民用船舶检测方法:
1)基于改进的极化熵SAR图像船舶检测方法.文中从两方面做出了改进:一是提出了基于对称极化交叉熵(SPCE)和SPAN方法的SPD(SPCE_SPAN_Detection)参数.该参数在有效地增强小目标的同时,也保持大目标的信息.二是提出基于特征向量的FVD(Feature Vector Detection)参数.其中特征向量由具有较高船海对比度的极化熵、最小特征值和SPAN值三个特征参数组成.利用Radarsat-2全极化数据对这两种方法的性能进行验证,与极化熵、SPAN、最小特征值、HH和HV通道的检测结果相比,该方法能有效地增强小目标,提高检测率并有效地降低虚警率,且检测结果优于改进前的参数.
2)基于改进的具有稀疏度的非负矩阵分解(Sparseness-Nonnegative Matrix Factorization,S-NMF)方法SAR图像船舶检测.其中S-NMF方法能很好地提高船海对比度,而第三特征值能有效地弱化各种虚警.采用三幅Radarsat-2全极化数据对该方法的性能进行验证,并与SPAN方法、PWF方法、HH和HV通道的检测结果对比,该方法可有效地去除三类虚警,具有较强的鲁棒性和较高的品质因数.
- 作者：
- 吴冰洁
- 学位授予单位：
- 中国科学院研究生院
- 专业名称：
- 电子与通信工程
- 授予学位：
- 硕士
- 学位年度：
- 2012年
- 导师姓名：
- 张红；张波
- 关键词：
- 海上交通监测；极化SAR图像；船舶检测方法；特征向量；品质因数
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