基于形态学的SAR目标特征提取与分类方法研究

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随着合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar, SAR)技术的发展,SAR图像信息量和复杂性的不断增大,传统的SAR图像分析解译方法已经无法满足现代研究的需求,SAR图像解译能力已经明显成为目前迫切需要解决的一个重要的难题。其中,地物分类和地物提取是SAR图像解译研究的两个重要方面。地物分类不仅能够取代目标检测和鉴别模块作为SAR图像解译系统的中前端,能够建立一种辅助判读系统,这样的独立系统可以直接为人工判读提供必要的参数,还能够为之后的识别过程提供目标切片以及有用信息。而由于受到数据质量等因素的影响,在针对SAR图像的地物提取方面的研究进展十分缓慢。直到近几年来,大量的高分辨率城区的SAR数据的获取为SAR图像建筑物提取提供了新的数据支持,这时人们才开始关注这个课题,使得其开始成为SAR图像解译领域的新兴课题之一。本文结合形态学理论,针对SAR图像解译和SAR图像地物提取与分类问题展开了研究。主要工作内容如下:1.根据SAR图像特征提取与分类理论和方法,以及形态学基本理论与运算,研究了基于形态学的SAR图像地物分类方法;2.对形态学变尺度结构元素方法,以及由此方法发展出的形态学断面特征提取方法进行了研究,并且将此方法作为SAR图像地物提取与分类运算中特征提取的手段;3.对形态学属性断面特征提取方法进行了研究,该方法是基于变尺度结构元素形态学目标特征提取方法、形态学断面特征提取方法的拓展方法,该方法利用所选择的属性对于SAR目标图像进行形态学处理后,再将此结果作为地物提取与分类的特征。本文还将该方法与形态学断面特征提取方法的结果作对比,分析其方法的改进性,以及变换不同的属性,分析不同属性下特征提取方法对于实验结果的影响;4.将形态学属性断面方法应用于SAR图像特征提取,并实现SAR图像地物分类,并且对实验结果进行分析。
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