clos交叉矩阵组播算法的研究

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1、9西安电子科技大学本科生优秀毕业设计论文集基于模型的SAR图像桥梁目标识别计算机科学与技术专业裴得利指导教师权义宁[摘要]本文根据桥梁的模型和支持向量机实现对SAR图像中桥梁目标的检测和识别。首先利用自适应阈值的分割方法和数学形态学方法提取较完整的河流区域，在此基础上，根据桥梁模型在河流区域搜索疑似桥梁。将符合桥梁特征的疑似桥梁提取纹理特征，送入训练好的支持向量机进行最终辨识并将标记出最终结果和给出相应的信息。实验结果表明本算法可以准确的检测出SAR图像中的桥梁并给出相应信息，具有良好的实时性和准确率。[关键词]SAR图像图像分割目标检测支持向量机桥梁识别[Ab

2、stract]Basedonthemodelofthebridgeandsupportvectormachine(SVM),thispaperproposesabridgedetectionandrecognitionmethodinSAR(SyntheticApertureRadar)image.Afterthat,rivercontourisobtainedusingselfadaptingsegmentthresholdandmathematicsmorphologymethod,withinwhichmay-be-bridgetargetswillbes

3、earchedfor.Finally,basedonthebridgemodel,thetargetthatmatchesthebridgefeaturewillbeextractedfortexturefeature,andthisfeaturewillbesentintothetrainedSVMtomakeafinaldecision,obtainingthefinalresultandcorrespondinginformation,suchasposition,angleandsize.Thetestresultshowsthatthemethodpr

4、oposedcandetectandrecognizebridgesinSARimageandgivecorrespondinginformationwithhighaccuracyrateandgoodreal-timeperformance.[KeyWords]SARimagesegmentdetectionSVMbridgerecognition一、引言合成针孔雷达（SyntheticApertureRadar,SAR）具有分辨率高，全天时、全天候工作的特点，与可见光、红外传感器比较具有独特的优势和无法替代的作用，被广泛应用于工农业生产、科研和军事等领域。

5、特别是在军事领域，广泛应用于全天候、全天时侦察，动目标显示，雷达成像，实时信息处理等。另一方面，桥梁是典型的人造地物目标，SAR图像中桥梁目标的自动识别在军事可以用于作战指挥、火力打击和打击效果评估等，具有非常重要的意义。由于SAR图像成像机理的特殊以及斑点噪声的影响，普通光学图像的图像处理和目标识别的经典算法直接应用于SAR图像效果并不一定理想。国内外对于SAR图像中桥梁的识别已经做了很多工作，大都基于桥梁建于河流这一先验知识基础上。总体来说，这些方法可以分为以下三类：99西安电子科技大学本科生优秀毕业设计论文集第一类利用河流的灰度特征直接进行阈值分割，然后通

6、过形态学滤波方法细化河流轮廓，在此基础上利用桥梁的灰度特征或者梯度特征进行搜索最终确定桥梁[2,3,6,7]。第二类是利用多特征形成特征向量再用模糊聚类或者支持向量机分割水域，然后利用在这个区域内辨识桥梁目标[1,5]。第三类是基于SAR图像和光学图像的融合[2,9,10]。利用两种图像中提供的信息相互补充，综合两者的结果识别目标。在前人工作基础上提出本文的桥梁识别方法，同样基于桥梁在河流等水域之上这一先验知识，主要有预处理、水体分割、桥梁检测和桥梁识别几个步骤实现。水体分割过程中采用自适应阈值分割和形态学方法提高了算法的适应性，桥梁检测阶段利用桥梁模型消除大部

7、分虚警，使得后面更复杂的运算只对那些最有可能为桥梁的目标进行，提高算法的效率，最后的识别阶段，引入支持向量机以增加桥梁识别的准确率，取得了较好的效果。二、预处理SAR图像的一个突出的特点就是存在一种典型乘性噪声，称为“相干斑”(Speckle)噪声，这种噪声是分布目标所固有的，它的存在，掩盖了图像的精细结构，严重降低了图像的质量，为目标识别和图像解释造成困难。因此平滑图像并抑制噪声的预处理是一个不可缺少的过程。目前典型的SAR图像滤波方法有Lee滤波、Frost滤波、Kuan滤波和GammaMAP滤波等，通过实验比较，本文选择GammaMAP滤波对SAR图像进行

8、去噪处理。基于乘性噪声模