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1、万方数据第30卷第12期2008年12月电子与信息学报JournalofElectronics&InformationTechnologyVbl.30NO.12Dec.2008高分辨率SAR图像机动目标纹理特征提取与分析李禹①@刘军②计楷粟毅①⋯(国防科技大学电子科学与工程学院长沙410073)⋯(西安武警工程学院通信工程系西安710086)摘要:该文基于高频区目标散射中心理论分析了高分辨率SAR图像机动目标和自然地物后向散射特性的差异,探讨了两类目标纹理现象产生的机理,并在此基础上,分别基于局部统计量和分形模型提取机动目标的纹理特征,
2、给出了鉴别特征优选方法。文中利用MSTAR的车辆目标实测数据检验了该文计算的纹理特征,给出纹理特征优选结果以及各纹理特征鉴别的性能,结果表明该文提取的纹理特征具有较好的鉴别性能,能消除大部分自然地物产生的虚警。关键词:SAR图像:机动目标鉴别;纹理特征:感兴趣区域中图分类号:TN957.52文献标识码:A文章编号:1009.5896(2008)12.2809—04TextureFeatureExtractionandAnalysesforMobileTargetsinHigh-ResolutionSARImageryLiYu①②LiuJ
3、u,JiKe_feng①SuYi①⋯(SchoolofElectronicScienceandEngineering,NationalUniversityofDefenseTechnology,Changsha410073,China)⋯(EngineeringCollegeo,ArmedPoliceForces,Xi’an,710086,China)Abstract:Basedonthetheoryofscatteringcenter,thedifferenceofback-scatteringcharacteristicsbetwe
4、enthemobiletargetsandnaturalterrainsinhigh-resolutionSARimageryisinvestigated,andtheprinciplesoftexturefeaturesofthetwokindtargetsarediscussedinthispaper.Andthen,thetexturefeaturesareextractedbyusingrespectivelythelocalstatisticsandfractalmodels,andthemethodofselectingth
5、ebestfeaturesispresented.TherealvehicletargetSARimagedatainMSTARdatabaseareusedtotestthetexturefeatures,thebestfeaturesareselectedandthediscriminatingperformancesofthosefeaturesareshown.Theresultsshowthatthosefeaturesaregoodandcanbeusedtoeliminatethemostfalsealarmsofnatu
6、ralterrains.Keywords:SARimagery;Mobiletargetdiscrimination;Texturefeature;Regionofinterest1引言复杂背景中机动目标的提取与识别是SAR情报侦察的重要任务,也是SAR图像解译技术的难点。典型SAR图像解译系统包括:检测、鉴别和识别3个阶段。由于检测阶段常采用次优的恒虚警检测策略11J,仅考虑背景杂波的统计特性,致使其输出的感兴趣区域(RegionofInterest,ROI)集合中有大量自然地物产生的虚警。这些虚警ROI可能远多于待识别的机动目标,将
7、很大程度上降低目标识别的效率。因此需要在鉴别阶段提取机动目标的有效特征,进行判决以消除尽可能多的虚警ROI。纹理特征是鉴别算法常用的特征之一。可以用来度量机动目标ROI内像素强度的起伏特性。在高频区,机动目标的散射可以是由多个孤立的散射中心来表征,其像素幅度由散射中心的后向散射强度完全确定。由于目标各散射中心的类型和空间分布具有很大的随机性和不规则性,导致目标像素幅度具有很大的突变特性,起2007-06-29收到,2007-12-31改回伏剧烈,难以满足纹理单元规则性排列和周期性重复的要求。与此不同,自然地物的后向散射主要表现为漫反射和
8、体散射现象,像素幅度起伏较平缓,有一定的规则性。本文通过对上述两类目标纹理生成机理的分析,给出基于局部统计量和基于分形理论提取的两类纹理特征量,以此来衡量像素起伏的程度,并定量评估两者的差异,实现对机动目标
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