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基于隨機(jī)森林的極化SAR圖像機(jī)場跑道檢測(cè)

發(fā)布時(shí)間:2020-03-25 22:50
【摘要】:機(jī)場承載著飛機(jī)起降、維護(hù)等關(guān)鍵任務(wù),是重要的民用和軍用設(shè)施。跑道是機(jī)場的核心設(shè)施,對(duì)機(jī)場跑道的自動(dòng)檢測(cè)廣泛應(yīng)用于軍事打擊、災(zāi)害救援、飛機(jī)導(dǎo)航等實(shí)際問題。合成孔徑雷達(dá)(Synthetic Aperture Radar,SAR)是一種主動(dòng)式成像雷達(dá)系統(tǒng),具有全天時(shí)、全天候、強(qiáng)透射性、遠(yuǎn)距離成像等特點(diǎn)。極化合成孔徑雷達(dá)(Polarimetric Synthetic Aperture Radar,PolSAR)通過不同的極化收發(fā)組合,反映地物目標(biāo)的極化散射特性。與單極化SAR相比,全極化SAR具有更多的收發(fā)模式,可以獲取更全面的地物極化信息,進(jìn)而更好地表征地物的極化特征。因此,PolSAR圖像機(jī)場跑道檢測(cè)具有十分廣闊的應(yīng)用前景。本文以美國UAVSAR系統(tǒng)采集的全極化SAR數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),展開了PolSAR圖像機(jī)場跑道檢測(cè)問題的研究,具體工作如下:分類是PolSAR圖像解譯的重要環(huán)節(jié),可利用圖像分類提取疑似跑道區(qū)域,即感興趣區(qū)域(Region Of Interest,ROI)。為了減少分類類別數(shù),同時(shí)保證檢測(cè)準(zhǔn)確率,給出一種基于隨機(jī)森林的機(jī)場跑道檢測(cè)算法。首先在PolSAR圖像中人工選取部分像素點(diǎn)作為訓(xùn)練樣本;然后計(jì)算樣本的極化特征,并利用快速相關(guān)濾波器(Fast Correlation-Based Filter,FCBF)對(duì)極化特征進(jìn)行優(yōu)化選擇,去掉弱相關(guān)和冗余的極化參數(shù),得到優(yōu)化的極化特征組合;再利用隨機(jī)森林分類器對(duì)圖像做二分類,直接提取ROI;最后根據(jù)跑道的平行線及結(jié)構(gòu)特征對(duì)ROI進(jìn)行判別,得到最終的檢測(cè)結(jié)果。平行線特征是機(jī)場跑道檢測(cè)的常用特征,但是道路、河流、橋梁等類似地物容易對(duì)檢測(cè)結(jié)果造成干擾,因此,給出一種不依賴于平行線特征的疑似跑道區(qū)域判別方法。首先在每個(gè)獨(dú)立的ROI區(qū)域?qū)?yīng)的功率圖像上滑窗檢測(cè),利用方向梯度直方圖(Histogram of Oriented Gradient,HOG)特征描述子提取檢測(cè)窗口的特征,并利用支持向量機(jī)(Support Vector Machine,SVM)對(duì)檢測(cè)窗口進(jìn)行二分類,生成該區(qū)域掩膜二值圖像,再將掩膜圖像與原ROI二值圖做與操作,并以原ROI二值圖為基準(zhǔn),計(jì)算像素點(diǎn)變動(dòng)比率,通過變動(dòng)比率的大小完成對(duì)ROI的判別。論文對(duì)上述方法進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證,實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示,得到的跑道區(qū)域結(jié)構(gòu)清晰,輪廓完整,驗(yàn)證了本文方法的有效性,且本文提出的疑似跑道區(qū)域判別方法大幅降低了檢測(cè)虛警率。
【圖文】:

示意圖,拓?fù)涮卣?機(jī)場跑道,示意圖


就可進(jìn)一步判別機(jī)場跑道區(qū)域的位置于某些道路、河流區(qū)域同樣具有平行線特征似,所以平行線及尺寸特征無法排除上述區(qū)錯(cuò)聯(lián)通的,且常包裹著部分草地或裸地區(qū)域OI 二值圖中呈一個(gè)個(gè)黑色孔洞狀,圖 4-2 是截整個(gè)跑道為白色的像素構(gòu)成一個(gè)連通區(qū)域,其洞 1、孔洞 2、孔洞 3 等。通過歐拉數(shù)E表征如下:值圖中白色連通區(qū)域數(shù),H 表示黑色孔洞數(shù),而對(duì)于道路、河流等區(qū)域則相對(duì)較大,因此路、河流等區(qū)域。

示意圖,訓(xùn)練樣本,示意圖,像素點(diǎn)


中國民航大學(xué)碩士學(xué)位論文4.5.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析本章采用美國UAVSAR系統(tǒng)采集的全極化SAR數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)驗(yàn),并與文獻(xiàn)[42]算法進(jìn)行對(duì)比。(1)訓(xùn)練樣本選取及特征選擇實(shí)驗(yàn)選取美國 UAVSAR 系統(tǒng)采集于 Hayward Fault 地區(qū)的 L 波段全極化數(shù)據(jù),,經(jīng)過 4 視處理,圖像方位向和距離向分辨率分別是 4.9m 和 7.2m,圖像大小為 1650 像素*820 像素。選取跑道、海洋、森林、城市、草地共 5 類地物構(gòu)成像素點(diǎn)樣本集,共 6400 個(gè)像素點(diǎn),其中正樣本(即跑道區(qū)域)1600 個(gè)像素點(diǎn),負(fù)樣本(即海洋、森林、城市、草地共 4800 個(gè)像素點(diǎn)。圖 4-5 為訓(xùn)練樣本選取示意圖。
【學(xué)位授予單位】:中國民航大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2019
【分類號(hào)】:V35;E91;TN957.52

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本文編號(hào):2600555


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