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合成孔径雷达海上溢油与小目标检测技术

合成孔径雷达海上溢油与小目标检测技术
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作者:
出版社: 科学出版社
2021-11
版次: 1
ISBN: 9787030695703
定价: 148.00
装帧: 平装
开本: 16开
纸张: 胶版纸
页数: 168页
字数: 267.000千字
分类: 工程技术
  • 《合成孔径雷达海上溢油与小目标检测技术》总结了作者团队近年来在合成孔径雷达(SAR)领域中海上溢油与小目标检测的研究成果。《合成孔径雷达海上溢油与小目标检测技术》介绍了海上溢油与小目标检测的研究意义；梳理了SAR系统极化理论基础及溢油检测的基本原理；系统阐述了单极化、双极化和全极化SAR溢油与小目标的检测和识别方法,并基于多模式极化散射机制,建立了极化SAR溢油检测方法。创新性地将迁移学习算法引入SAR图像处理,解决了海杂波下的溢油与小目标有效识别问题。 目录

    序

    前言

    1 绪论 1

    1.1 海上溢油与小目标检测研究背景和意义 1

    1.2 海上溢油与小目标检测研究进展 3

    参考文献 14

    2 极化SAR基本概念和理论 21

    2.1 SAR系统 21

    2.2 波的极化状态表征 22

    2.3 目标极化散射的描述和表征 27

    2.4 极化SAR的工作原理 33

    参考文献 45

    3 基于本体和模糊C均值的SAR图像溢油分割 48

    3.1 引言 48

    3.2 本体 48

    3.3 基于核的模糊C均值方法 53

    3.4 小结 55

    参考文献 55

    4 基于BEMD的SAR图像溢油识别 57

    4.1 引言 57

    4.2 感兴趣区域获取 57

    4.3 经验模式分解 58

    4.4 特征提取和选择 61

    4.5 算法验证与比较 66

    4.6 小结 68

    参考文献 68

    5 基于EEMD的海杂波下小目标的检测 70

    5.1 海杂波下小目标的检测技术 70

    5.2 海杂波实验数据 84

    5.3 基于EEMD和多重分形的小目标检测 88

    5.4 基于EEMD和相关系数的小目标检测 96

    5.5 小结 99

    参考文献 99

    6 基于迁移学习的海杂波下小目标检测 101

    6.1 引言 101

    6.2 迁移学习 101

    6.3 迁移学习算法验证 107

    6.4 小结 109

    参考文献 109

    7 基于多模式极化SAR海洋油膜散射机制分析与对比 111

    7.1 实验区与数据源介绍 111

    7.2 多模式极化SAR海洋油膜散射机制对比 112

    7.3 多模式极化SAR海洋油膜散射机制对比结果 117

    7.4 小结 125

    参考文献 125

    8 基于多时相双极化SAR溢油检测与分析研究 127

    8.1 实验区与数据源介绍 128

    8.2 基于多时相感兴趣区边界优势特征的溢油检测算法 129

    8.3 多时相双极化溢油检测结果 138

    8.4 小结 145

    参考文献 145

    9 基于全极化SAR海洋溢油检测与分析研究 148

    9.1 实验区与数据源介绍 149

    9.2 极化特征参数提取 151

    9.3 组合特征参数溢油检测分析 156

    9.4 特征参数对不同油膜检测能力对比结果 159

    9.5 小结 166

    参考文献 167
  • 内容简介:
    《合成孔径雷达海上溢油与小目标检测技术》总结了作者团队近年来在合成孔径雷达(SAR)领域中海上溢油与小目标检测的研究成果。《合成孔径雷达海上溢油与小目标检测技术》介绍了海上溢油与小目标检测的研究意义；梳理了SAR系统极化理论基础及溢油检测的基本原理；系统阐述了单极化、双极化和全极化SAR溢油与小目标的检测和识别方法,并基于多模式极化散射机制,建立了极化SAR溢油检测方法。创新性地将迁移学习算法引入SAR图像处理,解决了海杂波下的溢油与小目标有效识别问题。
  • 目录:
    目录

    序

    前言

    1 绪论 1

    1.1 海上溢油与小目标检测研究背景和意义 1

    1.2 海上溢油与小目标检测研究进展 3

    参考文献 14

    2 极化SAR基本概念和理论 21

    2.1 SAR系统 21

    2.2 波的极化状态表征 22

    2.3 目标极化散射的描述和表征 27

    2.4 极化SAR的工作原理 33

    参考文献 45

    3 基于本体和模糊C均值的SAR图像溢油分割 48

    3.1 引言 48

    3.2 本体 48

    3.3 基于核的模糊C均值方法 53

    3.4 小结 55

    参考文献 55

    4 基于BEMD的SAR图像溢油识别 57

    4.1 引言 57

    4.2 感兴趣区域获取 57

    4.3 经验模式分解 58

    4.4 特征提取和选择 61

    4.5 算法验证与比较 66

    4.6 小结 68

    参考文献 68

    5 基于EEMD的海杂波下小目标的检测 70

    5.1 海杂波下小目标的检测技术 70

    5.2 海杂波实验数据 84

    5.3 基于EEMD和多重分形的小目标检测 88

    5.4 基于EEMD和相关系数的小目标检测 96

    5.5 小结 99

    参考文献 99

    6 基于迁移学习的海杂波下小目标检测 101

    6.1 引言 101

    6.2 迁移学习 101

    6.3 迁移学习算法验证 107

    6.4 小结 109

    参考文献 109

    7 基于多模式极化SAR海洋油膜散射机制分析与对比 111

    7.1 实验区与数据源介绍 111

    7.2 多模式极化SAR海洋油膜散射机制对比 112

    7.3 多模式极化SAR海洋油膜散射机制对比结果 117

    7.4 小结 125

    参考文献 125

    8 基于多时相双极化SAR溢油检测与分析研究 127

    8.1 实验区与数据源介绍 128

    8.2 基于多时相感兴趣区边界优势特征的溢油检测算法 129

    8.3 多时相双极化溢油检测结果 138

    8.4 小结 145

    参考文献 145

    9 基于全极化SAR海洋溢油检测与分析研究 148

    9.1 实验区与数据源介绍 149

    9.2 极化特征参数提取 151

    9.3 组合特征参数溢油检测分析 156

    9.4 特征参数对不同油膜检测能力对比结果 159

    9.5 小结 166

    参考文献 167
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