ISAR图像质量多指标加权综合评定及其软件实现

来源 :第四届高分辨率对地观测学术年会 | 被引量 : 0次 | 上传用户:ty_142857
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在空天目标ISAR成像过程中,受到观测目标运动、姿态改变、雷达系统自身等因素的影响,成像质量往往变化比较大,存在离散型.为了将得到的ISAR图像用于后期目标自动识别,对成像质量需要进行科学定量的评估.本论文旨在综合运用光学图像以及SAR图像的图像质量评价指标,结合ISAR图像的数据处理过程,采取多指标综合打分原则,利用多种赋权方法,形成基于加权特性的ISAR图像质量多指标综合评估方法,并以MATLAB语言GUI(图形设计界面)为基础编程,设计开发ISAR图像质量自动评价软件,从而实现对ISAR成质量的自动分级筛选.测试表明该软件整体运行稳定,评价结果较为可靠.
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本文提出一种边界指导光谱聚类高分辨率遥感图像分割算法.首先检测并提取图像的长轮廓,以长轮廓为中心的带状兴趣区域采样获得光谱样本并聚类形成光谱字典.然后用学习到的光谱字典对图像进行初始分割.最后,对初始分割结果进行后处理获得最终分割结果.利用高分辨率遥感图像和Google earth图像进行实验,实验结果表明,本文方法分割结果更准确,验证了提出算法的有效性.
Recently,low rank embedding(LRE)method has achieved great success in robust image feature extraction,which aims to embed the data into a low dimensional space with the low rank reconstruction relation