高分辨TerraSAR-X图像舰船目标几何参数提取算法研究

本文探讨了在高分辨率TerraSAR-X合成孔径雷达（SAR）图像中准确提取舰船目标几何参数的重要性，这是舰船分类技术中的关键步骤。SAR图像特有的成像机制导致了旁瓣效应和方位模糊问题，这些因素显著影响了目标参数的精确测量。为了解决这个问题，作者提出了一种基于迭代线性回归的方法。 首先，该方法利用线性回归技术来识别和提取目标的主轴方位，这是确定目标形状和大小的关键步骤。通过这种方法，算法试图通过分析图像中目标的强度分布来确定其主要特征方向。线性回归模型有助于减少噪声干扰，提高定位的精度。 接着，为了进一步提高参数提取的准确性，算法采用循环迭代的方式剔除那些远离主轴的虚假目标像素。这一步骤有助于过滤掉由旁瓣效应产生的假象目标，确保最终提取出的是目标本身的几何特性。 最后，作者将该算法应用到实际的高分辨率SAR数据上进行验证。实验结果显示，这种方法对于处理高分辨率的SAR舰船目标图像有良好的几何参数估计性能，证明了算法的有效性和实用性。 关键词：SAR图像、舰船、几何参数估计、迭代线性回归、最小外接矩形。研究结果表明，这种方法对于复杂 SAR 图像环境下的舰船目标检测和分类具有重要的实际价值，为后续的舰船识别和跟踪提供了基础支持。 这篇2015年的论文提供了一个创新的解决方案，针对SAR图像中舰船目标的几何参数提取问题，通过迭代线性回归技术克服了成像特性带来的挑战，为高精度的舰船目标识别和分类技术的发展做出了贡献。