基于分数域时频特征的SAR图像地物目标检测方法研究.pdf

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1、分类号密级注1UDC学位论文基于分数域时频特征的SAR图像地物目标检测方法研究（题名和副题名）陶韬（作者姓名）指导教师姓名彭真明教授电子科技大学成都（职务、职称、学位、单位名称及地址）申请学位级别硕士专业名称信号与信息处理论文提交日期2012.4论文答辩日期2012.5学位授予单位和日期电子科技大学答辩委员会主席评阅人2012年月日注1：注明《国际十进分类法UDC》的类号万方数据独创性声明本人声明所呈交的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。据我所知，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

2、电子科技大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示谢意。签名：日期：年月日关于论文使用授权的说明本学位论文作者完全了解电子科技大学有关保留、使用学位论文的规定，有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘，允许论文被查阅和借阅。本人授权电子科技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应遵守此规定）签名：导师签名：日期：年月日万方数据摘要摘要合成孔径雷达（SAR）是一种工作在微波波段的相干成

3、像雷达，具有高分辨率、全天时、全天候、大面积成像等优点，已经被广泛应用在国民经济和军事领域的很多方面。然而近年来随着合成孔径雷达成像技术的不断发展，SAR图像的获取技术已经明显超前于SAR图像处理技术，因此，如何对SAR图像做出有效解释显得尤为重要。本文主要研究内容就是SAR图像分数域时频特征的提取和基于分数域时频特征的SAR图像地物目标检测。本文在前人研究的基础上，将分数阶短时傅里叶变换（FrSTFT）和分数阶Wigner-Ville分布（FrWD）引入SAR图像目标检测领域，在此领域进行了深入的研究。本文所做的主要研究工作和贡献如下：（1）将分数域时频分析从对一

4、维信号的处理引入到对二维SAR图像信号处理中的地物目标检测中，具有一定的创新性。（2）研究了分数域时频分析理论。从传统时频分析方法入手，在分数阶傅里叶变换的基础上，深入研究了FrSTFT和FrWD这两种分数域时频分析工具，并对分数域时频分析的最优化实现方法做了研究，进行了实验仿真与分析。（3）重点研究了分数域时频分析在SAR图像信号分析中的应用，包括分数域时频数据的显示和图像分数域时频特征的提取与分析。（4）提出了基于分数域时频特征的SAR图像地物目标检测方法，该方法通过提取的SAR图像分数域时频特征进行目标检测。使用本文提出的方法对SAR图像地物目标检测进行了仿真

5、实验，通过与传统方法的对比，验证了本文方法的优越性。关键词：分数域时频特征，二维时频分析，特征可视化与解释，SAR图像，地物目标检测I万方数据ABSTRACTABSTRACTSyntheticapertureradar(SAR)isacoherentimagingradarwhichworksinthemicrowave-band.Ithasmanyadvantages,suchashighresolution,all-time,all-weather,largeareaimaging,soithasbeenwidelyusedinmanyaspectsofnati

6、onaleconomicandmilitaryfields.However,withthedevelopmentofSARimagingtechnologyinrecentyears,theSARimageacquisitiontechnologyhassignificantlybeenaheadofSARimageprocessingtechnology,therefore,itisparticularlyimportantforustotomakeeffectiveinterpretationofSARimage.Themaincontentsofthisthe

7、sisaretime-frequencyfeaturesextractioninfractionaldomainofSARimageandgroundtargetdetectioninSARimagebasedonthesefeatures.Thisthesisbringsfractionalshort-timeFouriertransform(FrSTFT)andfractionalWigner-Villedistribution(FrWD)inthefieldofSARimagetargetdetection,andmakesdeepresearchinth