| 题名 | 基于混沌和分形理论的海面SAR图像分布目标检测算法研究 |
| 作者 | 张亚飞 |
| 学位类别 | 博士 |
| 答辩日期 | 2008-04-14 |
| 授予单位 | 中国科学院电子学研究所 |
| 授予地点 | 电子学研究所 |
| 导师 | 朱敏慧 |
| 关键词 | 合成孔径雷达 海杂波 混沌 分形 分布目标检测 舰船尾迹 内波 油膜 海况分类 |
| 其他题名 | Study on the Algorithm of Distributed Target Detection in Ocean SAR Images Based on Chaos and Fractal Theory |
| 中文摘要 | 合成孔径雷达（SAR）用于海洋监测已得到广泛的重视。海洋中存在大量的分布目标，如舰船尾迹、内波和油膜等。本文以海杂波的混沌和分形特性为出发点，结合小波变换、数学形态学和神经网络等数学工具，探索海面SAR图像中的分布目标检测算法，主要的研究工作和创新包括以下五个方面： （1）验证了机载SAR收集的海杂波数据具有混沌特性。对机载SAR收集的L/X波段3、4、5级海况的海杂波数据的关联维数和最大Lyapunov指数进行了计算分析，结果表明：机载SAR收集的海杂波具有有限的关联维数和正的最大Lyapunov指数，说明其具有混沌系统的典型特征。海杂波的混沌特性为基于混沌理论进行海面SAR图像目标检测奠定了基础。 （2）提出了基于混沌理论的海面SAR图像分布目标检测算法。在机载SAR收集的海杂波数据具有混沌特性的基础上，利用海杂波的混沌预测误差对海面SAR图像上的分布目标进行检测。用实测的海面SAR图像进行检测实验，结果表明基于混沌理论的海面SAR图像分布目标检测算法是有效的。 （3）分析了海面SAR图像的分形特性。分析结果表明：L波段SAR图像分形维数的均值随着海况级别的增高而减小，X波段SAR图像分形维数的均值随着海况级别的增高而增大，同时，机载SAR海面图像也具有多重分形特征。 （4）基于海面SAR图像的分形特性，提出了基于分形特征的海况分类算法。在这一部分中，对各类海况图像分形特征的分类性能进行了详细的分析，最终选取分形维数、广义分形维数D(8)、尺度s=0时的有向多尺度Hurst参数H0x和H0y为海况分类的特征量，利用模糊判决分类器对6类海况进行分类，总体分类精度高达98.2%。与利用统计方法的分类结果（总体分类精度为86.7%）相比，本文提出的基于分形特征的海况分类算法的分类效果要好。 （5）对定义在图像像素点上的扩展分形特征的计算公式进行了修正，并将其引入到海面SAR图像分布目标检测中，提出了基于扩展分形特征的海面SAR图像分布目标检测算法，并通过实验证明了该算法能有效地检测海面SAR图像中的分布目标。 |
| 语种 | 中文 |
| 公开日期 | 2011-07-19 |
| 页码 | 127 |
| 内容类型 | 学位论文 |
| 源URL | [http://ir.ie.ac.cn/handle/80137/8399]  |
| 专题 | 电子学研究所_电子所博硕士学位论文_电子所博硕士学位论文_学位论文 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 张亚飞. 基于混沌和分形理论的海面SAR图像分布目标检测算法研究[D]. 电子学研究所. 中国科学院电子学研究所. 2008. |
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