【摘 要】
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随着近年来SAR系统与成像技术的迅速发展,SAR图像的分辨率逐渐提高,成像质量也越来越好,SAR图像中可利用的信息增多,国内外研究人员对大场景SAR图像的解译研究也更加深入。飞机作为军事与民用领域都十分重要的一类目标,其检测工作是SAR图像解译中的研究要点。但由于大场景所包含的背景的复杂性、飞机姿态的敏感性以及飞机数量的有限性使得在大场景SAR图像中检测飞机目标仍然是一个困难的任务。传统的飞机检测
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随着近年来SAR系统与成像技术的迅速发展,SAR图像的分辨率逐渐提高,成像质量也越来越好,SAR图像中可利用的信息增多,国内外研究人员对大场景SAR图像的解译研究也更加深入。飞机作为军事与民用领域都十分重要的一类目标,其检测工作是SAR图像解译中的研究要点。但由于大场景所包含的背景的复杂性、飞机姿态的敏感性以及飞机数量的有限性使得在大场景SAR图像中检测飞机目标仍然是一个困难的任务。传统的飞机检测方法检测精度低,通常不能达到实际应用需求,本文基于深度学习算法,对大场景SAR图像飞机检测方法进行研究,论文的主要研究内容如下:首先,分析了大场景SAR图像中机场与飞机目标的特性,并对部分典型特性进行抽象表示,为后续在大场景SAR图像中检测机场与飞机目标奠定基础。介绍了机场定位以及飞机检测的相关智能学习算法,为本课题的研究提供了理论基础。然后,为了排除机场区域之外的干扰,面向快速并准确地在大场景SAR图像中定位机场所在区域这一需求,本文结合SAR图像中机场数据的特点,构建了机场分割网络模型GU-Net,并将模型用于在大场景SAR图像中分割出机场跑道与停机坪。然后结合形态学处理、连通域获取以及根据机场特性抽象出的机场鉴别算子获取机场所在区域。最后,采用YOLOv4-tiny在SAR图像机场区域中检测飞机目标,并针对由少量样本训练的YOLO模型泛化能力弱及鲁棒性差,虽然可以在SAR图像中定位大部分的飞机目标但却存在较高虚警率的问题,提出了飞机相似性度量算法对YOLO的检测结果进行优化。飞机相似性度量算法综合考虑了飞机的空间排布和散射特征等信息,利用了飞机之间的相似性以及飞机虚警目标之间的差异性,能够修正YOLO的飞机检测结果,在一定程度上解决了因YOLO模型训练不充分导致的模型置信度阈值敏感及检测性能受限的问题。实验结果表明,将YOLO与飞机相似性度量算法相结合,能够提高SAR图像飞机检测的性能。
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