【摘要】：極化合成孔徑雷達(dá)(Polarimetric Synthetic Aperture Radar,簡稱PolSAR)是一種先進(jìn)的、工作在微波頻段的成像系統(tǒng),可以不受天氣、光照等因素的約束,全天時(shí)全天候地獲取地物目標(biāo)信息。與早期單極化成像雷達(dá)相比,極化SAR系統(tǒng)的多通道設(shè)計(jì)使其能夠測量得到多種極化方式組合下的散射回波的幅度、相位等極化信息,識(shí)別地物的能力更強(qiáng)。因此,極化SAR在圖像分類、目標(biāo)檢測與識(shí)別等應(yīng)用領(lǐng)域中引起了越來越廣泛的關(guān)注。跑道作為機(jī)場的核心設(shè)施,其自動(dòng)檢測與識(shí)別在無人機(jī)和飛機(jī)的自主著陸系統(tǒng)、導(dǎo)彈精確打擊、緊急救援等方面具有極其重要的應(yīng)用價(jià)值。本文基于地物的極化散射特性,展開了對機(jī)場跑道區(qū)域檢測的研究,主要工作內(nèi)容如下:1、將地物的極化散射特性和跑道結(jié)構(gòu)特征相結(jié)合,給出了一種基于Wishart無監(jiān)督分類的極化SAR圖像機(jī)場跑道區(qū)域檢測方法。首先應(yīng)用極化散射熵和Freeman分解將PolSAR圖像粗分類,并結(jié)合Wishart分類器對粗分類結(jié)果迭代修正;然后利用機(jī)場跑道的弱散射回波特性從分類結(jié)果中提取感興趣區(qū)域(Region of Interest,ROI),最后結(jié)合機(jī)場跑道的結(jié)構(gòu)特征對感興趣區(qū)域進(jìn)行篩選辨識(shí),確定機(jī)場跑道區(qū)域的位置。2、針對算法一運(yùn)算量大的問題,本文研究給出了一種基于超像素的機(jī)場跑道區(qū)域檢測方法。該算法首先使用簡單線性迭代聚類方法(Simple Linear Iterative Clustering,SLIC)把PolSAR圖像中位置相鄰、極化特性相似的像素點(diǎn)聚合成一個(gè)大小可控的超像素;然后結(jié)合極化散射特性與Wishart分類器對這些超像素分類,并從分類結(jié)果中提取ROI;最后把跑道的結(jié)構(gòu)特征應(yīng)用到ROI篩選辨識(shí)中,定位跑道區(qū)域位置。對多組極化SAR實(shí)測數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)來驗(yàn)證各算法的有效性,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:兩種檢測方法在地物先驗(yàn)信息少的情形下依然能夠有效檢測機(jī)場跑道區(qū)域,推廣性好。在算法運(yùn)算量上,算法二運(yùn)算量遠(yuǎn)低于算法一,而在邊緣細(xì)節(jié)保持以及結(jié)構(gòu)完整上,算法二性能比第一種方法較差。
[Abstract]:Polarimetric synthetic Aperture Radar (PolSAR) is an advanced imaging system working in microwave frequency band. It can obtain the information of ground objects all day and all day without the constraints of weather and illumination. Compared with the early single-polarization imaging radar, the multi-channel design of the polarimetric SAR system enables it to measure the amplitude and phase of scattering echo in a variety of polarimetric combinations, and has a stronger ability to identify ground objects. Therefore, polarized SAR has attracted more and more attention in image classification, target detection and recognition. Runway as the core facility of the airport, its automatic detection and recognition has extremely important application value in UAV and aircraft autonomous landing system, missile accurate strike, emergency rescue and so on. Based on the polarimetric scattering characteristics of ground objects, this paper studies the detection of airport runway area. The main work is as follows: 1. Combining the polarization scattering characteristics of ground objects with the structural characteristics of the runway. A method of airport runway detection based on Wishart unsupervised classification is presented in this paper. Firstly, the rough classification of PolSAR images is made by polarization scattering entropy and Freeman decomposition, and the result of rough classification is modified by using Wishart classifier. Then the region of interest (Region of Interest,ROI) is extracted from the classification results by using the weak scattering echo characteristics of the airport runway. Finally, the region of interest is selected and identified by combining the structural features of the airport runway, and the location of the airport runway region is determined. In order to solve the problem of large computational complexity, this paper presents a super-pixel based detection method for airport runway area. The algorithm firstly uses simple linear iterative clustering method (Simple Linear Iterative Clustering,SLIC) to aggregate the adjacent pixels in PolSAR images with similar polarization characteristics into a controllable super-pixel. Then combining polarization scattering characteristics with Wishart classifier to classify these super-pixels, ROI; is extracted from the classification results. Finally, the structural features of the runway are applied to the ROI screening identification to locate the location of the runway region. The experimental results show that the two detection methods can effectively detect the airport runway area without prior information of the ground objects, and the results show that the two methods can be used to detect the airport runway area effectively. The computational complexity of the second algorithm is much lower than that of the first one, but the performance of the second algorithm is worse than that of the first method in terms of the edge detail preservation and the integrity of the structure.
【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】：2017
【分類號(hào)】：TN957.52

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本文編號(hào)：2312085