sar图像目标区域快速定位与检测技术研究

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1、中图分类号：TP753论文编号：102870314-S228学科分类号：081101硕士学位论文SAR图像目标区域快速定位与检测技术研究研究生姓名彭荣鲲学科、专业控制理论与控制工程研究方向SAR图像目标检测指导教师周鑫副教授南京航空航天大学研究生院自动化学院二О一四年三月万方数据NanjingUniversityofAeronauticsandAstronauticsTheGraduateSchoolCollegeofAutomationEngineeringResearchonTargetRegionRapidPositioningandTargetDetectioni

2、nSARImagesAThesisinControlTheoryandControlEngineeringbyPengRongkunAdvisedbyAssociateProf.ZhouXinSubmittedinPartialFulfillmentoftheRequirementsfortheDegreeofMasterofEngineeringMarch,2014万方数据承诺书本人声明所呈交的硕士学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得南京航空航天大学或其

3、他教育机构的学位或证书而使用过的材料。本人授权南京航空航天大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。（保密的学位论文在解密后适用本承诺书）作者签名：日期：万方数据南京航空航天大学硕士学位论文摘要随着遥感技术的日益发展，合成孔径雷达(syntheticapertureradar,SAR)图像分辨率得到了大幅度提高。为了快速、准确地发现SAR图像中感兴趣的目标，需要开展目标检测技术的研究。本文在对SAR图像中杂波和目标统计建模研究的基础上，提出并建立一种新的混合统计分布模型。利用混合模型的特性，对目标区域的

4、快速定位与目标检测进行研究。本文的主要工作包括如下几个方面。首先，以SAR图像中的陆地杂波和金属目标为主要研究对象，应用多种拟合度检验方法检验各种常用的统计分布模型对SAR图像数据中杂波、目标的拟合程度，分别找出适用于描述SAR图像陆地杂波和金属目标的统计模型。其次，建立混合统计模型。该模型能够描述图像中的杂波、目标以及杂波和目标混合区域的数据统计特性，该模型还能给出其所表征的图像区域数据中杂波与目标各自所占比例，以及杂波和目标各自的统计模型。研究混合模型的参数估计方法，实现参数估计的高精度。再次，研究目标区域的快速定位方法。利用混合统计模型能给出所描述区域种杂波和目标各

5、自所占比例的特点，通过由粗到精的区域划分方法，用混合模型对各区域参数进行拟合，根据参数估计结果，筛除杂波区域，快速定位目标区域。最后，利用混合模型给出的杂波模型和目标模型，设计广义似然比(generalizedlikelihoodratiotest,GLRT)目标检测算法，通过实验证明了本文提出的GLRT方法与常见的CFAR目标检测方法相比具有更具较低的虚警概率和较高的检测概率，性能上全面优于传统的CFAR方法。本文的工作涉及SAR图像统计建模与目标检测的理论研究，而且给出了算法的具体设计方案，可为相关的学术研究和工程应用提供有效的参考。关键词：SAR图像，混合模型，目标

6、区域定位，目标检测，GLRTi万方数据SAR图像目标区域快速定位与检测技术研究ABSTRACTWiththedevelopmentofremotesensingtechnology,theresolutionofsyntheticapertureradar(SAR)imagehasbeengreatlyimproved.InordertoquicklyandeffectivelylocatetheinterestedtargetsinSARimages,theresearchontargetdetectionneedstobedone.Inthisthesis,anewm

7、ixturestatisticaldistributionmodelisproposedbasedonthestudiesonstatisticalmodelingforclutterandtargetintheSARimages.Withthehelpofthemixturestatisticalmodel,theresearchworksontargetregionrapidpositioningandtargetdetectionareconducted.Themainresearchworksarelistedasth