论文摘要
全息穿透成像雷达凭借其方位向成像分辨率高的优势,在对隐蔽小目标的成像探测中发挥着越来越重要的工作。无论是在军事和安全检查,还是在医学和考古等领域,这种高分辨率成像探测的需求越来越多。全息穿透成像雷达一般通过合成孔径扫描或者实孔径阵列天线扫描,获取二维扫描数据,利用录取数据的幅度和相位信息进行成像处理,以二维投影或三维显示的方法,重现目标图像。由于雷达与目标之间存在电磁参数未知、结构复杂的介质,给雷达图像的解译带来了巨大的困难。因此开展全息穿透成像雷达图像特征与检测技术的研究是必要的。研究背景和目标特征是实现目标检测的前提。在对背景特征的研究中,由于介质的疏密程度和电磁特性等都是未知的,因此较难得出理想的解析式,即使得出解析式,也是经过了较大程度的近似,故该方法较难从图像中检测出正确的目标。从大量背景介质的图像出发,采用统计的方法,总结出特定介质的特性,将其运用于目标的检测中。本文首先提出了基于背景图像分布模型的目标检测算法,接着为了提高检测率和降低虚警率,又提出了基于背景图像的模型综合评价因子的检测算法,获得了更好的效果。为了降低特征集维数,提高运算速度,采用了顺序浮动前进选择(SFFS)法和Fisher鉴别比(FDR)法对特征进行了筛选。在对目标特征的研究中,本文采用了简单的基于阈值法对图像进行了分割,提取了均匀介质背景下典型的圆目标的纹理和几何特征。从理论上分析了目标的材质、尺寸和目标相对于雷达的位置对圆目标成像结果的影响,并通过实验进行了验证。由于HSIR关注的常用目标中,圆形目标占了很大一部分,本文研究并提出了一种HSIR图像中圆目标检测算法,该算法是基于圆目标HSIR图像峰值、直径和圆对称度三个特征提出的,该算法在实测数据中具有较高的检测率和较低的虚警率。为了提高图像的信杂比,提出了一种抑制介质干扰条纹的算法。
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标签：全息穿透成像雷达论文; 目标特征论文; 圆目标检测算法论文; 鉴别比论文; 顺序浮动前进法论文;