海洋遥感图像舰船目标及尾迹检测研究

论文摘要

近年来,利用遥感图像进行舰船检测与监视的研究和技术开发在海洋遥感领域得到高度重视,成为遥感数据最重要的海洋应用之一。当海量的遥感图像数据用于舰船目标检测与监视时,为及时有效地发现和提取舰船目标信息,需要开展自动检测算法的研究。本论文以遥感图像的海洋应用为背景,重点围绕遥感图像舰船目标检测、舰船尾迹检测、舰船特征提取等方面进行研究。论文的研究内容,主要集中在遥感图像舰船目标、尾迹检测方法及其应用的研究上。论文首先研究了四种常见尾迹特征的产生机理,并通过仿真得到了海面、开尔文尾迹、窄V尾迹、湍流尾迹以及内波尾迹特征。使我们能够从本质上理解和认识不同尾迹的产生机理和空间分布形式,为充分了解这几种尾迹模型奠定了基础。论文分析了遥感图像舰船目标检测的研究现状;并通过实验分析给出了双参数CFAR算法、K-分布CFAR算法和基于局部窗口的K-分布CFAR算法的特点和适用范围。在舰船尾迹检测算法方面,论文总结了遥感图像尾迹检测方法的常规结构,并重点介绍了两大类检测方法,一类检测方法是基于尾迹的几何特征,另一类检测方法是基于尾迹区域和整个遥感图像背景在统计分布上的差别。在列出了已有的舰船尾迹检测的主要方法后,针对RADON、HOUGH等常规算法的不足,提出了新的尾迹检测方法。在理论分析的基础上,用仿真和真实的遥感图像分别对新的检测方法进行检验,并对检验效果给出了分析与评价。最后,根据遥感图像上舰船目标的特点,研究了舰船的参数特征,分析了三类参数（几何参数、地理参数、运动参数）的特点,并给出参数的定量计算方法。在舰船目标检测、尾迹检测和特征提取的研究基础上,实现了舰船特征参数的估计。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第一章 引言
• 1.1 课题背景
• 1.2 起源与发展
• 1.3 舰船目标检测的研究意义和作用
• 1.4 尾迹检测的研究意义和作用
• 1.5 舰船及其尾迹检测的实地实验研究
• 1.5.1 挪威NORCSEX’88实验
• 1.5.2 英国/美国联合Linnhe实验
• 1.5.3 加拿大MARCOT’98实验
• 1.6 论文结构及内容安排
• 第二章 舰船尾迹特征产生机理
• 2.1 遥感图像中舰船尾迹类型
• 2.2 海浪波谱模型
• 2.3 内波尾迹的产生模型
• 2.3.1 内波
• 2.3.2 舰船的内波尾迹
• 2.4 Kelvin尾迹的产生模型
• 2.5 窄V尾迹的产生模型
• 2.6 舰船湍流和涡流尾迹的产生模型
• 第三章 遥感图像舰船目标检测算法
• 3.1 影响舰船目标检测的因素
• 3.1.1 舰船因素
• 3.1.2 SAR系统因素
• 3.1.3 海洋因素
• 3.2 舰船目标检测算法
• 3.2.1 单阈值法
• 3.2.2 双参数CFAR检测算法
• 3.2.3 K-分布CFAR算法
• 3.2.4 基于局部窗口的K-分布CFAR算法
• 3.3 实验结果及分析
• 3.4 三种舰船目标检测算法的比较
• 第四章 遥感图像舰船尾迹检测算法
• 4.1 影响舰船尾迹的因素
• 4.2 遥感图像上舰船尾迹的特征
• 4.3 遥感图像舰船尾迹检测算法简述
• 4.3.1 利用尾迹的几何特征进行检测
• 4.3.2 根据尾迹的频谱进行检测
• 4.3.3 根据尾迹的统计特性进行检测
• 4.3.4 基于扫描的算法
• 4.3.5 其他检测方法
• 4.3.6 常用的尾迹检测算法流程
• 4.4 本文算法
• 4.4.1 直接灰度累积算法
• 4.4.2 改进的Hough变换法——自动修正Hough变换
• 4.4.3 多尺度检测舰船尾迹
• 第五章 舰船特征参数提取
• 5.1 舰船特征参数类别
• 5.2 舰船几何参数提取
• 5.3 地理参数提取方法
• 5.4 运动参数提取方法
• 5.4.1 根据舰船方位向位移计算航速
• 5.4.2 根据窄V型尾迹夹角计算航速
• 5.4.3 根据内波尾迹夹角计算航速
• 5.4.4 根据开尔文尾迹中横波波长计算航速
• 5.5 实验结果
• 第六章 结论
• 6.1 本论文所完成的工作
• 6.2 下一步的工作建议
• 致谢
• 参考文献
• 在学期间的研究成果
• 荣誉与奖励
• 个人简历