论文部分内容阅读
林肯实验室提出了针对合成孔径雷达(SyntheticApertureRadar，SAR)自动目标识别系统的三级处理流程，即检测阶段（预筛选）、鉴别阶段、分类阶段。为了实时处理SAR图像数据，有效地发现图像中感兴趣的目标区域，需要对SAR图像数据进行目标检测和目标鉴别处理。本文主要针对这两个阶段的算法进行了研究。 本文首先介绍了SAR自动目标识别技术研究的背景、意义，简要地回顾了SAR自动目标识别技术(AutomaticTargetRecognition，ATR)的国内外研究现状，并介绍了论文的主要工作及内容安排。 接下来，论文对以下三部分主要工作进行了详细介绍: 1、论文研究了SAR图像目标检测问题。在前人工作的基础上，重点研究了双参数恒虚警(ConstantFalseAlarmRate，CFAR)检测技术，还研究了目标像素聚类技术，并且基于实测数据得到的实验结果分析了双参数CFAR检测在不同分辨率下的检测性能以及阈值的选取方法。 2、论文研究了SAR图像目标鉴别问题。目标鉴别包括鉴别特征提取、特征选择以及鉴别器设计三个方面。本文在前人工作的基础上，主要对鉴别特征提取与特征选择算法进行了研究。另外，本论文还综合分析了使用不同的特征选择算法、评价准则函数以及鉴别器的鉴别性能。在此基础上，为了进一步改善鉴别性能，本文对现有特征选择算法和评价准则函数进行了改进，并对实测数据得到的实验结果进行了分析。 3、论文详细介绍了SAR自动目标识别系统软件的设计和使用说明。该说明包括设计背景及工作意义、MATLAB和VC混合编程介绍、软件功能及系统特点、软件使用介绍四个模块。该软件主要实现的功能有三大模块，包括数据的读取与图像显示、目标检测与目标鉴别。其中目标检测又包括CFAR检测和目标像素聚类两个部分，目标鉴别又包括特征提取、特征选择及鉴别算法三个部分。