SAR图像海洋应用与目标检测技术.pdf
- 文档编号:14649097
- 上传时间:2023-06-25
- 格式:PDF
- 页数:73
- 大小:8.08MB
SAR图像海洋应用与目标检测技术.pdf
《SAR图像海洋应用与目标检测技术.pdf》由会员分享,可在线阅读,更多相关《SAR图像海洋应用与目标检测技术.pdf(73页珍藏版)》请在冰点文库上搜索。
SARSARSARSAR图像海洋应用与目标检测技术图像海洋应用与目标检测技术图像海洋应用与目标检测技术图像海洋应用与目标检测技术中国科学院电子学研究所中国科学院电子学研究所微波成像技术国家重点实验室微波成像技术国家重点实验室海面散射布拉格一阶散射理论布拉格一阶散射理论双尺度模型三尺度模型SeaiceSeaiceSeaiceSeaiceWhenitcomestointerpretingthecomplexitiesofSARimageryoftheoceansurface,itoftenfeelslikeboththeoceanandtheSARarelaughingatusaswetrytosortthingsout.SAR海洋图像实例SARSAR图像海洋目标检测图像海洋目标检测其它海洋应用其它海洋应用表面波水下地形内波生物油膜油膜油膜飓风飓风“弗洛伊德”海冰海冰SARSAR海洋图像实例海洋图像实例SARSAR图像海洋目标检测图像海洋目标检测其它海洋应用其它海洋应用SAR图像舰船目标检测SAR图像舰船尾迹检测舰船特征参数提取与SAR图像舰船目标检测系统SAR图像海岸线检测SAR图像油膜检测影响舰船目标检测的因素舰船因素:
船体结构、形状、尺寸、排水量等SAR系统因素:
极化方式、工作模式、雷达观测条件海洋因素海况不同SAR系统舰船检测能力比较ERS-1ERS-1ERS-1ERS-1:
VVVVVVVVVVVVVVVV极化极化极化极化小入射角小入射角小入射角小入射角RADARSATRADARSATRADARSATRADARSAT:
HHHHHHHHHHHHHHHH极化极化极化极化大入射角大入射角大入射角大入射角风速(风速(风速(风速(m/sm/sm/sm/s)最最最最小小小小检检检检测测测测船船船船长长长长mmmmRADARSAT卫星不同波束模式舰船检测能力比较RADARSATRADARSATRADARSATRADARSAT波束模式波束模式波束模式波束模式检测比率检测比率检测比率检测比率总体总体总体总体84%84%84%84%最不适合舰船检测的模式:
最不适合舰船检测的模式:
最不适合舰船检测的模式:
最不适合舰船检测的模式:
S1-3S1-3S1-3S1-3,W1W1W1W1,W2W2W2W277%77%77%77%折中模式:
折中模式:
折中模式:
折中模式:
ScanSARNarrowFarScanSARNarrowFarScanSARNarrowFarScanSARNarrowFar81%81%81%81%舰船检测舰船检测舰船检测舰船检测推荐模式推荐模式推荐模式推荐模式:
F1-5F1-5F1-5F1-5,S4-7S4-7S4-7S4-7,W3W3W3W397%97%97%97%舰船目标检测算法综述双参数CFAR算法K-分布CFAR算法多极化检测算法其他算法双参数CFAR算法设T为目标窗口,B为背景窗口,和分别为目标窗口和背景窗口均值,为背景窗口的方差目标检测准则其中Kcfar称为标称化因子,通常为常数。
背景窗口背景窗口背景窗口背景窗口BBBB保护窗口保护窗口保护窗口保护窗口目标窗口目标窗口目标窗口目标窗口TTTTcfarBBTKmmTmBm2B双参数CFAR的特点基于背景杂波是高斯分布的假设局部滑动窗口使得算法能够适应局部背景杂波变化根据需求设置窗口尺寸对图像中每个点都需要进行统计,计算量大、时间长为保持目标形状,通常需要设定一个整体阈值无法处理图像的边缘像素当背景窗口中出现不需要的目标(即两个目标之间太近)或背景分布不连续时,算法不稳定K-分布CFAR算法=+IILKIILLIIpLL2)()
(2)(2IIIIp(I)p(I)p(I)p(I)K-分布CFAR算法特点具有完整的理论推导,提供精确的背景海杂波分布模型对于背景图像预先进行统计,从而得到全局阈值由于是全局阈值,不必每个像素都进行统计计算,因此比双参数CFAR速度快K-分布模型也会遇到一些困难:
形状参数可能为负值、计算修正的Bessel函数会消耗大量运算时间基于局部窗口K-分布CFAR算法第一步:
对背景窗口中的像素观测强度进行统计计算,分别求出均值和方差的估计值背景窗口背景窗口背景窗口背景窗口保护窗口保护窗口保护窗口保护窗口待检测像素待检测像素待检测像素待检测像素舰船目标舰船目标=NiixNxE11)(2112)1
(1)(=NiiNiixNxNxVar第二步:
计算K-分布概率密度函数的均值和形状参数=+xLKxLLxxpLL2)()
(2)(221)11)(11()(+=LxVar第三步:
求解虚警概率方程,计算目标检测阈值dxxpPcIfa=0)(1()()()()()()()+=+4;23,23;11114;21,23;1111221122211tFtKttFtKtxFxLt2=L=1+=L()()()()()()()+=+=021!
;,;kkkzkckbakacbzcbaF第四步:
目标检测判决检测结果衡量标准品质因数cTIXgtfattNNNFoM+=实验结果1检测算法检测算法检测算法检测算法漏检漏检漏检漏检目标数目标数目标数目标数正确的检测正确的检测正确的检测正确的检测目标数目标数目标数目标数NNNNtttttttt虚警目虚警目虚警目虚警目标数标数标数标数NNNNfafafafa品质因数品质因数品质因数品质因数FoMFoMFoMFoM双参数CFAR算法0250.28K-分布CFAR算法0280.20基于局部窗口的K-分布CFAR算法0201.00实验结果2检测算法检测算法检测算法检测算法漏检漏检漏检漏检目标数目标数目标数目标数正确的检测正确的检测正确的检测正确的检测目标数目标数目标数目标数NNNNtttttttt虚警目虚警目虚警目虚警目标数标数标数标数NNNNfafafafa品质因数品质因数品质因数品质因数FoMFoMFoMFoM双参数CFAR算法0310.75K-分布CFAR算法0301.00基于局部窗口的K-分布CFAR算法0301.00三种算法比较优点优点优点优点缺点缺点缺点缺点双参数双参数双参数双参数CFARCFARCFARCFAR算法算法算法算法适应于局部背景适应于局部背景适应于局部背景适应于局部背景高斯分布模型对海洋高斯分布模型对海洋高斯分布模型对海洋高斯分布模型对海洋背景描述不准确背景描述不准确背景描述不准确背景描述不准确K-K-K-K-分布分布分布分布CFARCFARCFARCFAR算法算法算法算法海洋背景杂波海洋背景杂波海洋背景杂波海洋背景杂波分布模型准确分布模型准确分布模型准确分布模型准确不能适应局部背景不能适应局部背景不能适应局部背景不能适应局部背景基于局部窗口的基于局部窗口的基于局部窗口的基于局部窗口的K-K-K-K-分分分分布布布布CFARCFARCFARCFAR算法算法算法算法使用准确的使用准确的使用准确的使用准确的局部背景模型局部背景模型局部背景模型局部背景模型计算时间长计算时间长计算时间长计算时间长为什么要检测舰船尾迹?
为什么要检测舰船尾迹?
为什么要检测舰船尾迹?
为什么要检测舰船尾迹?
K.Eldhuset(挪威)1988:
1.尾迹由舰船产生,所有观测到的尾迹均与舰船同时存在2.舰船在不同的风速、海况、入射角情况下,均比尾迹目标稳定3.有些舰船不存在尾迹,如渔船4.舰船检测简单有效,尾迹检测费时K.Eldhuset(挪威)1996:
1.ERS-1和SEASAT:
37%的船只没有尾迹2.RADARSAT:
这个数字还要大3.JERS-1:
根本看不到尾迹(入射角大,波长长)P.W.Vachon(加拿大)1997:
对于RADARSAT关键是船只亮目标检测,而不是尾迹线性目标检测SAR图像舰船尾迹类型开尔文(Kelvin)尾迹由尖波、发散波、横波组成。
半张角19.5度湍流尾迹舰船轨迹后的湍流区域窄V型尾迹环绕重力波与湍流尾迹互相作用而增加环绕波,半张角2-3度内波尾迹舰船行进中,对密度跃层和温度跃层进行扰动,从而产生内波尾迹SAR图像舰船尾迹舰舰船船影响舰船尾迹的因素舰船因素船体类型、发动机系统、舰船速度SAR系统因素海洋因素海况(风速、风向)、层化PPPP:
红:
红LLLL:
绿:
绿XXXX:
蓝:
蓝尾迹检测算法综述英国Murphy7使用RADON变换对SAR图像进行线性特征增强和检测;加拿大Rey等人73将RADON变换算法用于SEASAT图像尾迹检测,这个方法结合高通滤波、常规的RADON变换和Wiener滤波器进行;美国Fitch等人79对NASA-JPL机载AirSAR图像,使用人工神经网络的方法帮助判读RADON变换后的尾迹;加拿大Rey等人80针对文献73的算法虚警率高的缺点,使用Dempster-Shafer算法降低尾迹检测的虚警;新加坡Lin等人51针对ERS图像,使用形态滤波、RADON变换和尾迹检验规则进行检测;美国Copeland等人74描述了尾迹检测的局部RADON变换方法,方法的关键是对短的线段使用RADON变换,而不是对整个图像,开发了称为特征空间线性检测器(FSLD)的算法基于RADON变换算法=Ddydxyxyxff)sincos(),(),(yxdddd22d222121d21d21基于RADON变换算法的不足SAR图像(256*256)标准HOUGH变换第一步:
初始化参数空间第二步:
计算参数空间中的值1,1,0;1,1,0,0),(=MnKkHmk)10(MstepMtomfor=)10(=Ntoifor)10(=Ntojforthenyxfifji)1),(=mjmiyxsincos+=1),(),(+=mmHH灰度HOUGH变换第一步:
初始化参数空间第二步:
计算参数空间中的值1,1,0;1,1,0,0),(=MnKkHmk)10(MstepMtomfor=)10(=Ntoifor)10(=Ntojformjmiyxsincos+=),(),(),(jimmyxfHH+=归一化灰度HOUGH变换第一步:
初始化参数空间和直线长度统计空间第二步:
计算参数空间中的值第三步:
对参数空间中的值进行归一化1,1,0;1,1,0,0),(=MnKkHmk1,1,0;1,1,0,0),(=MnKkLmk)10(MstepMtomfor=)10(=Ntoifor)10(=Ntojformjmiyxsincos+=),(),(),(jimmyxfHH+=1),(),(+=mmLL)10(MstepMtomfor=)10(=Ktokfor),(/),(),(mkmkmkLHH=尾迹端点坐标反演尾迹舰船),(22yx),(),(00yx),(11yx21221210121212120212)()()()()()(yyxxyyyyxxxyyxxx+=21221210121212120212)()()()()()(yyxxxxyyxxyxxyyy+=实验结果干扰点干扰点谷值点谷值点舰船目标特征参数提取几何参数提取矩中心矩舰船重心位置点舰船主轴方向角舰船的航向或+,需要由尾迹确定长宽比平均亮度与方差=jkqppqkjFkjm),(=jkqppqkjFkkjj),()()(0010mmj=0001mmk=),(kj)2arctan(21022011=主轴主轴重心重心=),(1jifS=22),(1jifS地理参数提取地理参数即舰船的定位信息,其前提是需要有对应的地图,并且图像与地图已经进行配准另一方面,使用平面几何知识可以计算特定舰船目标与陆地之间的距离运动参数提取根据舰船方位向位移计算根据窄V型尾迹夹角计算根据开尔文尾迹横波波长计算根据内波尾迹夹角计算costanHVdVsatship=sin4tan2singVship=2/LgVship=2tan)(00HHHHgVdendenship=极化SAR图像舰船目标检测实验结果(第一组):
实验结果(第一组):
HH通道原始图像HV通道原始图像VV通道原始图像HH通道检测结果HV通道检测结果VV通道检测结果改进滑窗PWF+OS-CFARPWF+OS-CFAR基于白化滤波和基于白化滤波和基于白化滤波和基于白化滤波和OS-CFAROS-CFAROS-CFAROS-CFAR的全极化舰船目标检测方法的全极化舰船目标检测方法的全极化舰船目标检测方法的全极化舰船目标检测方法极化SAR图像舰船目标检测实验结果(第二组):
实验结果(第二组):
HH通道原始图像HV通道原始图像VV通道原始图像HH通道检测结果HV通道检测结果VV通道检测结果改进滑窗PWF+OS-CFARPWF+OS-CFAR基于白化滤波和基于白化滤波和基于白化滤波和基于白化滤波和OS-CFAROS-CFAROS-CFAROS-CFAR的全极化舰船目标检测方法的全极化舰船目标检测方法的全极化舰船目标检测方法的全极化舰船目标检测方法加拿大OMW系统欧洲联合研究中心SUMO系统否否是是否否是是在低分辨率图像中用水平截集算法在低分辨率图像中用水平截集算法进行海岸线检测进行海岸线检测使用边界追踪算法寻找下一个轮廓线上的使用边界追踪算法寻找下一个轮廓线上的点,将此点与上一个轮廓线点及之间的点点,将此点与上一个轮廓线点及之间的点相连,并标记该点相连,并标记该点检测结果中是否存在一个未标记的轮检测结果中是否存在一个未标记的轮廓线点?
廓线点?
将该点作为起点并标将该点作为起点并标记该点记该点分辨轮廓线内外的点,建立高分辨率分辨轮廓线内外的点,建立高分辨率图像轮廓线对应的三维窄带曲面图像轮廓线对应的三维窄带曲面将此点与前一个点对应的高分辨率图像中将此点与前一个点对应的高分辨率图像中点阵的中心点相连,两个中心点之间的点点阵的中心点相连,两个中心点之间的点也被包含在轮廓线上也被包含在轮廓线上新轮廓线点周围是否能找到新轮廓线点周围是否能找到下一个轮廓线上未标记的点下一个轮廓线上未标记的点?
轮廓线映射过程轮廓线映射过程降低原图像尺寸降低原图像尺寸继续使用水平截集算法进行继续使用水平截集算法进行精细检测精细检测计算计算g(x,y)g(x,y)g(x,y)g(x,y)得到图像得到图像MMMMSARSARSARSAR图像图像图像阈值化图像阈值化去除小面积区域去除小面积区域二值图像二值图像设定初始轮廓线设定初始轮廓线用水平截集算法继续用水平截集算法继续检测检测是是是否所有轮廓线的点已停止是否所有轮廓线的点已停止运动?
运动?
轮廓线上的点是否在零值轮廓线上的点是否在零值区域中?
区域中?
停止该点对应停止该点对应曲面的运动曲面的运动直接将该点对应的水平截直接将该点对应的水平截集曲面向下移动集曲面向下移动dddd个单位个单位是是否否否否海岸线检测海岸线检测粗精检测结合的水平截集算法粗精检测结合的水平截集算法粗精检测结合的水平截集算法粗精检测结合的水平截集算法动态改变运动步长的水平截集算法动态改变运动步长的水平截集算法动态改变运动步长的水平截集算法动态改变运动步长的水平截集算法海岸线检测算法对比水平截集算法检测结果水平截集算法检测结果粗精检测结合水平截集算法粗精检测结合水平截集算法检测结果检测结果动态改变运动步长水平截集动态改变运动步长水平截集算法检测结果算法检测结果基于小波变换的SAR图像油膜检测方法SAR油膜图像小波变换多尺度综合图像细化边缘链接油膜边缘图像3个尺度下的边缘图像原始图像单一阈值自适应阈值最大熵高斯一阶导反对称二进小波反对称二进小波勾边结果油膜检测油膜检测油膜检测油膜检测原始图像单一阈值自适应阈值最大熵高斯一阶导反对称二进小波反对称二进小波勾边结果油膜检测方法对比方法名称方法名称目视效果目视效果运算速度运算速度自动化程度自动化程度单一阈值单一阈值较好较好1111最快最快低(目前)低(目前)自适应阈值自适应阈值不太好不太好2222较快较快高高最大熵方法最大熵方法较好较好3333较快较快高高小波变小波变换换高斯小波高斯小波不太好不太好4444较慢较慢高高反对称二进小波反对称二进小波较好较好5555最慢最慢高高注:
表中数字代表算法运算快慢程度SARSAR海洋图像实例海洋图像实例SARSAR图像海洋目标检测图像海洋目标检测其它海洋应用其它海洋应用多极化海洋应用DPWF检测结果DPWF检测结果海面风场反演反演模型函数SASS-1SASS-1SASS-1SASS-1模式函数模式函数SASS-2SASS-2SASS-2SASS-2模式函数模式函数NSCAT-1NSCAT-1NSCAT-1NSCAT-1模式函数模式函数NSCAT-2NSCAT-2NSCAT-2NSCAT-2模式函数模式函数QSCAT-1QSCAT-1QSCAT-1QSCAT-1模式函数模式函数Ku-2001Ku-2001Ku-2001Ku-2001模式函数模式函数CMOD4CMOD4CMOD4CMOD4模式函数模式函数CMOD-IFR2CMOD-IFR2CMOD-IFR2CMOD-IFR2模式函数模式函数KuKuKuKu波段波段CCCC波段波段风场反演区域QuikSCAT/SeaWinds气象数据SAR反演数据南北向风速(m/s)东西向风速(m/s)风速(m/s)风向(0)风速(m/s)风向(0)A3.02-2.243.76-36.563.48-36.22B3.49-1.113.66-17.643.12-26.05C2.81-0.572.87-11.473.02-19.11D3.65-1.223.84-18.484.20-27.31QuikSCATQuikSCATQuikSCATQuikSCAT110E111E112E109E114E115E11N12N13N14N15N113E02468101214161820(:
/)(:
/)(:
/)(:
/)孤立波编号孤立波编号(B(B到到C)C)112233振幅振幅(m)(m)波长波长(m)(m)1.91.974740.940.941061060.870.87110110内波反演两层两层KdVKdVKdVKdV理论方法理论方法参数化浮力频率方法参数化浮力频率方法两种方法反演振幅误差对比两种方法反演振幅误差对比
- 配套讲稿:
如PPT文件的首页显示word图标,表示该PPT已包含配套word讲稿。双击word图标可打开word文档。
- 特殊限制:
部分文档作品中含有的国旗、国徽等图片,仅作为作品整体效果示例展示,禁止商用。设计者仅对作品中独创性部分享有著作权。
- 关 键 词:
- SAR 图像 海洋 应用 目标 检测 技术