基于船載雷達(dá)圖像的海上目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)研究.pdf

1、導(dǎo)航雷達(dá)是艦船航行中必不可少的目標(biāo)探測(cè)工具,雷達(dá)目標(biāo)的檢測(cè)和自動(dòng)跟蹤在軍用和民用方面都具有重要價(jià)值。導(dǎo)航雷達(dá)在實(shí)際應(yīng)用中受各種雜波、噪聲和同頻干擾等影響,雷達(dá)回波信號(hào)和雷達(dá)圖像受到嚴(yán)重影響,目標(biāo)檢測(cè)率亟待提高,針對(duì)多譜探測(cè)預(yù)警課題的實(shí)際問題,本文在以下幾個(gè)方面進(jìn)行了理論研究和實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。
　　 首先,本文對(duì)導(dǎo)航雷達(dá)圖像預(yù)處理和目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)的歷史及現(xiàn)狀進(jìn)行了分析和總結(jié),根據(jù)調(diào)研所了解到的情況對(duì)多譜預(yù)警中雷達(dá)圖像目標(biāo)檢測(cè)的課題作了詳細(xì)

2、的規(guī)劃,先對(duì)雷達(dá)圖像進(jìn)行預(yù)處理研究,然后進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)。
　　 雷達(dá)圖像預(yù)處理部分:先對(duì)雷達(dá)圖像特點(diǎn)作了分析,然后重點(diǎn)分析中值濾波和小波圖像去噪,用中值濾波、自適應(yīng)中值濾波、小波閾值降噪、小波結(jié)合中值或維納濾波等方法對(duì)實(shí)采雷達(dá)圖像做了仿真和分析,從PSNR值來看,小波圖像去噪比中值濾波在PSNR值上有很大提高,中值濾波中十字形(或菱形)窗口比矩形和叉形窗口效果好,小波與中值、維納結(jié)合的PSNR比小波單獨(dú)去噪沒有明顯優(yōu)勢(shì);在視覺效果

3、上,維納濾波與小波結(jié)合去噪的效果要優(yōu)于小波單獨(dú)去噪,全面衡量得出sym4小波降噪最優(yōu)。
　　 雷達(dá)目標(biāo)檢測(cè)部分:分析了閾值分割法和邊緣檢測(cè)法,閾值分割法中Otsu和Ridler計(jì)算的閾值偏大,經(jīng)典的KSW和最小誤差法取得的閾值又偏小,針對(duì)雷達(dá)圖像提出的改進(jìn)的KSW法對(duì)怎樣選取合適的權(quán)重系數(shù)沒有理論可供參考,本文在已經(jīng)提出的針對(duì)雷達(dá)圖像改進(jìn)的KSW方法的基礎(chǔ)上,提出一種選擇合適的權(quán)重系數(shù)的方法,最后用形態(tài)學(xué)濾波進(jìn)行后處理;目標(biāo)邊緣

4、檢測(cè)中用四種不同的檢測(cè)算子進(jìn)行處理,其中Canny算子檢測(cè)結(jié)果最好。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明改進(jìn)的閾值計(jì)算法可以很好地分割目標(biāo),閾值分割法比邊緣檢測(cè)法檢測(cè)結(jié)果好。
　　 最后進(jìn)行目標(biāo)判別,因?yàn)樵诶走_(dá)圖像中可能會(huì)有雜波的強(qiáng)反射回波被誤檢為目標(biāo),也可能會(huì)有目標(biāo)回波太弱而被漏檢,本文采取如下判別方法:對(duì)連續(xù)3幀雷達(dá)圖像進(jìn)行改進(jìn)的閾值分割法的目標(biāo)檢測(cè),將3幀檢測(cè)結(jié)果中的任意兩幀進(jìn)行與運(yùn)算剔除虛警,然后進(jìn)行或運(yùn)算,最后結(jié)合先驗(yàn)知識(shí)進(jìn)行判別。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證