论文部分内容阅读
由于合成孔径雷达（SAR）在军事侦查、民用遥感等领域的优越性、独特性，相关SAR数据处理算法及应用研究成为了图像工程研究的热点。但是在全天时、全天候目标探测与识别的需求背景下，单一SAR或光学传感器在特定环境中呈现出的劣势无法满足实际的需求。因此利用SAR与光学传感器在目标图像特性上的互补性的异类图像融合技术成为了研究的热点。本论文基于SAR与光学传感器的异类数据融合检测应用需求，开展了SAR图像降噪、目标检测和融合算法研究，构建了SAR与可见光多源图像融合检测仿真平台，论文完成的主要工作如下：1.根据SAR图像独有的相干斑噪声特点，同时为了提升小波变换性能、改进Contourle（tCT）变换的移变性，提出一种非下采样CT变换（NSCT）系数自适应缩减的降噪方法。并与传统方法进行性能比较，通过定量评价指标对降噪图像进行评价。经实验证明：NSCT域内降噪方法可以在具有噪声抑制的同时，更好地保持边缘细节，达到更好的降噪效果，验证了该算法可靠性。2.根据SAR与可见光图像的特点，提出一种基于边缘检测的区域分割方法。提取边缘信息时，在传统边缘检测算子的基础上进行断点递归探索，实现断边连接；判断区域属性时，通过计算每块区域属于目标区域的信任度来进行结果判定。经实验证明：该方法不仅降低了对边缘检测算子阈值的依赖，同时还具有较高的计算效率，大幅度提高图像分割的精度。3.针对SAR和光学两种异类传感器图像配准精度的局限性，提出一种新的SAR和光学异类传感器融合策略。区域融合时，采用模糊集思想和广义加权平均算法进行两图像邻近区域融合。经实验证明：该策略能最大限度地降低对配准精度的要求；非精确配准下SAR和光学图像融合检测相比于单传感器目标检测在相同检测概率的情况下具有更低的虚警率；多传感器目标融合检测可以获得比单一传感器更精确、更完整的目标信息。4.基于MATLAB平台研制了一个具有可视化界面的多源图像目标融合检测仿真平台。该平台可以在获取源数据后，演示和验证单源图像、多源图像降噪、检测以及融合算法。以SAR和可见光图像融合为例，实现了开发平台的软件体系结构设计和相应的模块功能，为后续的多源图像信息融合处理研究与推广奠定了基础。