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国家自然科学基金(40871157)

作品数:13 被引量:46H指数:4
相关作者:杨健安文韬陈思宋小全殷君君更多>>
相关机构:清华大学北京跟踪与通信技术研究所北京大学更多>>
发文基金:国家自然科学基金更多>>
相关领域:电子电信自动化与计算机技术哲学宗教更多>>

文献类型

  • 11篇中文期刊文章

领域

  • 8篇电子电信
  • 3篇自动化与计算...
  • 1篇哲学宗教

主题

  • 8篇孔径雷达
  • 8篇雷达
  • 8篇合成孔径
  • 8篇合成孔径雷达
  • 5篇极化
  • 3篇极化合成孔径...
  • 3篇SAR
  • 2篇多尺度
  • 2篇特征提取
  • 2篇线特征
  • 2篇目标检测
  • 2篇极化SAR
  • 2篇极化SAR图...
  • 2篇舰船
  • 1篇遥感
  • 1篇散射参数
  • 1篇视觉显著性
  • 1篇视觉注意
  • 1篇线特征提取
  • 1篇目标识别

机构

  • 10篇清华大学
  • 3篇北京跟踪与通...
  • 1篇北京大学
  • 1篇桂林电子科技...
  • 1篇北京理工大学
  • 1篇中国航天科工...

作者

  • 10篇杨健
  • 3篇宋小全
  • 3篇安文韬
  • 3篇陈思
  • 2篇殷君君
  • 1篇高立宁
  • 1篇毕福昆
  • 1篇张新征
  • 1篇崔一
  • 1篇周广益
  • 1篇龙腾
  • 1篇钟华
  • 1篇刘雨蒙
  • 1篇张瓅鑫
  • 1篇才长帅

传媒

  • 5篇清华大学学报...
  • 3篇系统工程与电...
  • 1篇红外与激光工...
  • 1篇Journa...
  • 1篇信息与电子工...

年份

  • 8篇2011
  • 3篇2010
13 条 记 录,以下是 1-10
排序方式:
一种改进的极化SAR图像四成分分解方法被引量:6
2011年
目标分解是极化合成孔径雷达(SAR)应用的重要基础,其中四成分分解算法在对城市等复杂地物的分析中有很好的应用。原四成分分解得到的体散射分量通常较大,这是由于所应用的体散射模型不能完全描述实际复杂地物的随机散射过程造成的。为了更好分析地物的实际物理散射特性,结合新的体散射模型,提出了一种改进的全极化SAR图像四成分分解算法。对目标散射相干矩阵进行定向角旋转,利用新的体散射模型对目标矩阵进行分解,在分解过程中加入功率限制以防止分解中负功率的出现。最后对NASA/JPL实验室AIRSAR-L波段的旧金山数据,以及ALOS/PALSAR的北京地区极化数据进行了分析,实验结果验证了该方法的有效性。
殷君君安文韬杨健张新征
关键词:合成孔径雷达雷达极化
极化SAR图像的人工目标检测被引量:1
2010年
针对目前极化合成孔径雷达(SAR)目标检测仅使用单一极化检测器进行一次判决而造成检测率较低的问题,给出一种新方法。该方法将功率最大合成检测器、极化白化滤波检测器和最优极化检测器融合使用,用前一种检测器的输出来优化后一种检测器的输入,且通过迭代不断优化检测结果。为比较不同目标检测方法的性能,提出了一种准则,该准则规定对一幅SAR图像每种检测方法都取出相同点数的检测结果,虚警点少的方法性能好。实验表明:新目标检测方法在性能上优于其他方法;以该准则来比较不同极化SAR图像目标检测方法的性能简单易行,结果合理直观。
安文韬才长帅杨健
关键词:极化合成孔径雷达
Visual attention based model for target detection in large-field images被引量:1
2011年
It is of great significance to rapidly detect targets in large-field remote sensing images,with limited computation resources.Employing relative achievements of visual attention in perception psychology,this paper proposes a hierarchical attention based model for target detection.Specifically,at the preattention stage,before getting salient regions,a fast computational approach is applied to build a saliency map.After that,the focus of attention(FOA) can be quickly obtained to indicate the salient objects.Then,at the attention stage,under the FOA guidance,the high-level visual features of the region of interest are extracted in parallel.Finally,at the post-attention stage,by integrating these parallel and independent visual attributes,a decision-template based classifier fusion strategy is proposed to discriminate the task-related targets from the other extracted salient objects.For comparison,experiments on ship detection are done for validating the effectiveness and feasibility of the proposed model.
Lining GaoFukun BiJian Yang
基于极化合成孔径雷达的舰船检测方法被引量:3
2010年
特征提取是极化合成孔径雷达图像处理的一个重要问题,也是海上目标检测的关键。相似性参数和极化熵可以表征目标的电磁散射特性。为了增强目标与背景的对比,提出了一种基于特征融合的新参数。这种参数可表达区域的差异性,处理后目标与背景的对比更加明显。研究了该参量在海杂波区域的分布模型,进而提出了一种新的海上船只检测方法,该方法可用于多视情况下的舰船检测。最后用机载合成孔径雷达(airborne synthetic aperture radar,AirSAR)数据验证了该方法的有效性。
张瓅鑫杨健
关键词:极化合成孔径雷达特征提取目标检测
基于极化散射参数与Fisher-OPCE的监督目标分类被引量:4
2011年
该文提出了基于Fisher准则相对最优极化(Fisher-OPCE)的监督极化SAR图像的分类方法。首先,结合广义相对最优极化的思想,利用3个反映目标极化散射特性的参数对Fisher-OPCE进行了改进。以改进的模型为基础,提出了一种类似单边二叉树的分类方法,以保证功率差别较大的两类地物的错分现象尽量小;其次利用极化参数组合的系数对分类结果进行了优化。利用NASA/JPL的AIRSAR系统对美国旧金山地区的实际观测数据进行分类,结果表明用此方法可以清晰的显示出分类地物的纹理信息,每类目标的散射特性保持一致,实验结果验证了该方法的有效性。
殷君君安文韬杨健
关键词:极化SARFISHER准则
基于编组拟合的合成孔径雷达图像线特征提取被引量:2
2011年
为了从合成孔径雷达(SAR)遥感图像中高效率地提取线特征、满足目标识别与场景分析等应用的需要,采用曲线结构基元取代通用的直线结构基元,通过像素编组以及曲线拟合提取并连接,使得复杂的全局优化简化为基于连接关系和总长度的聚类和筛选,借助低分辨率图像对高分辨率图像的掩码操作先主后次地提取不同宽度的线特征。应用所提出的方法在实际SAR图像上进行了实验,获得了与观察相一致、具有单像素宽度的线特征二值图像。实验结果表明:所提出的方法可以快速准确地提取出场景中真实的线特征,采用曲线基元形式和编组拟合方法有利于降低问题复杂度、提高处理效率。
陈思杨健宋小全
关键词:测绘雷达线特征多尺度
SAR图像线特征分析与自动提取被引量:1
2010年
自动提取图像中的线特征,特别是长而直的线特征,对于实现场景的自动解译有重要意义。对合成孔径雷达(syhthetic aperture radar,SAR)图像中的线特征及其自动提取问题的特殊性进行分析,结合对已有方法共性的简单总结,从实际应用需要的角度归纳了SAR图像线特征自动提取方法应满足的基本要求和应遵循的合理思路。提出了一种由粗到细的自动提取方法,定义一组局部方向参数描述图像的局部纹理方向特征,通过多尺度分析实现快速粗提取,在后处理中进行细化并获得知识表达。在日本PI-SAR实际数据图像上进行的实验表明了提出方法的有效性。
陈思杨健宋小全
关键词:合成孔径雷达线特征多尺度
基于法向前边界响应的SAR目标方位角估计被引量:4
2011年
为了提高合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)自动目标识别系统的性能,提出了一种新的SAR目标方位角估计方法。利用简单的自适应阈值处理提取目标区强散射点,通过对强散射点在不同方向上投影分布的分析,定义法向前边界响应强度作为方位角估计的依据,最后对个别不可信结果进行90°校正。在运动和静止目标获取与识别(moving and stationary target acquisition and recognition,MSTAR)公开数据集上进行了实验,采用该方法99%的样本估计误差小于10°。实验结果表明,该方法可以达到与主导边界拟合法相当的最优性能,而且处理流程简单,计算效率更高。
陈思杨健宋小全
关键词:合成孔径雷达方位角估计目标识别
基于改进广义相对最优极化的极化SAR舰船检测方法被引量:3
2011年
为了提高极化合成孔径雷达(SAR)图像的舰船检测性能,提出了一种基于改进广义相对最优极化模型的极化SAR图像融合方法。改进的模型包含两个因子的乘积。第一个因子是最优极化状态下的雷达接收功率;第二个因子对应最优检测准则下的3个极化参数(极化熵、平面相似性参数、二面角相似性参数)的融合结果。使用该方法融合图像能够使得目标和杂波的对比度最大,而杂波的方差最小,从而提高了目标检测的性能。实验表明,该方法能够得到更好的接收机性能(ROC)曲线。
崔一刘雨蒙杨健
关键词:极化合成孔径雷达舰船检测
基于负指数变换和Mean-shift算法的SAR图像可视化方法被引量:4
2011年
为了便于合成孔径雷达(SAR)图像的人工视觉解译,提出了一种SAR图像的可视化方法。用参数化的方法对SAR图像数据进行负指数变换;用Mean-shift算法估计变换后图像直方图分布的众数调整变换参数;对原SAR图像重新进行变换。实验结果表明:与传统方法相比,该方法得到的图像能适当的拉伸暗目标像素值,同时能较好地显示亮目标的细节;而且具备一定的鲁棒性,适用于不同场景的SAR图像。
周广益钟华杨健
关键词:可视化MEAN-SHIFT算法
共2页<12>
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