高分辨率SAR图像目标检测与分类技术研究

"高分辨率SAR图像目标检测与分类的研究，主要关注如何在军事目标如坦克、装甲车和军用汽车等上应用人工智能技术。通过改进的小波软阈值滤波方法进行相干斑噪声去噪，然后结合灰度特征与纹理特征提出多特征联合的检测方法降低虚警率。在分类阶段，采用最优组合策略融合峰值特征匹配分类器与SVM分类器，提高高分辨率SAR图像的目标分类精度。" 本文深入探讨了在高分辨率合成孔径雷达（SAR）图像中的人工智能目标检测与分类技术。由于高分辨率SAR图像的数据量日益增长，现有的目标检测和分类方法面临着挑战，因此，本文旨在解决这一问题，特别是针对军事目标的自动识别。 首先，针对SAR图像的预处理，文中介绍了采用基于改进的小波软阈值滤波的方法去除相干斑噪声。这种去噪方法对于提升后续处理的准确性和效率至关重要，因为它可以有效地减小噪声干扰，使图像特征更加清晰。 其次，在目标检测环节，研究者针对传统方法的虚警率较高问题，提出了一种新的多特征联合检测策略。此方法结合了灰度特征和纹理特征，通过自适应局部背景噪声统计双参数的虚警检测来定位目标。同时，通过规则引导的纹理特征垂直边缘分析，进一步优化了目标检测效果，实验结果显示这种方法在复杂背景下的高分辨率SAR图像中具有高检测正确率和稳定性。 接下来，文章转向目标分类问题。鉴于传统分类器在处理高分辨率SAR图像时的不足，提出了基于多分类器组合的策略。这个策略采用最优组合策略，融合了峰值特征匹配分类器与支持向量机（SVM）分类器的优势，实现了更精确的目标分类。通过在MSTAR数据库上的实验，证实了这种组合分类方法能够提高分类识别的准确性。 关键词涵盖的关键技术包括合成孔径雷达技术、目标检测算法、目标分类方法、多特征联合以及分类器的组合策略。这些技术的应用不仅有助于提升军事领域的目标识别能力，也对民用领域，如环境监测、灾害响应等领域有着潜在的广泛应用价值。通过深入研究和优化这些技术，我们可以期待在高分辨率SAR图像处理领域取得更大的突破。