雙傳感器圖像聯(lián)合目標(biāo)檢測(cè)及系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)研究.pdf

1、國(guó)內(nèi)圖書分類號(hào)：TN911.73國(guó)際圖書分類號(hào)：621.3工學(xué)碩士學(xué)位論文雙傳感器圖像聯(lián)合目標(biāo)檢測(cè)及系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)研究碩士研究生：吳昊導(dǎo)師：張曄教授申請(qǐng)學(xué)位：工學(xué)碩士學(xué)科、專業(yè)：信息與通信工程所在單位：電子與信息技術(shù)研究院答辯日期：2008年7月授予學(xué)位單位：哈爾濱工業(yè)大學(xué)哈爾濱工業(yè)大學(xué)工學(xué)碩士學(xué)位論文摘要隨著現(xiàn)代科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，單傳感器信息處理技術(shù)已經(jīng)廣泛的應(yīng)用于戰(zhàn)場(chǎng)監(jiān)視、工業(yè)過程控制、遙感和圖像處理等諸多領(lǐng)域，在民用和軍事領(lǐng)域都起到了越來(lái)

2、越重要的作用。然而，僅靠單一傳感器只能獲取目標(biāo)或場(chǎng)景的某個(gè)方面的信息，無(wú)法對(duì)目標(biāo)進(jìn)行精確、全面的表述。在這樣的背景下，多傳感器信息聯(lián)合處理技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生。多傳感器信息聯(lián)合處理的優(yōu)勢(shì)在于，能夠通過多個(gè)傳感器獲取目標(biāo)或場(chǎng)景的全面信息，通過對(duì)這些信息進(jìn)行分析和組合，獲得目標(biāo)的一致性表述，提高所得結(jié)論的精確性和可靠性。利用來(lái)自多個(gè)傳感器的圖像進(jìn)行聯(lián)合目標(biāo)檢測(cè)，是多傳感器信息聯(lián)合處理技術(shù)的一個(gè)熱門應(yīng)用，也是近年來(lái)國(guó)內(nèi)外圖像信息處理領(lǐng)域研究的熱點(diǎn)之一

3、。在多傳感器圖像聯(lián)合目標(biāo)檢測(cè)中，各單傳感器圖像目標(biāo)檢測(cè)效果的好壞，會(huì)直接影響到最終的聯(lián)合目標(biāo)檢測(cè)效果，因此對(duì)單傳感器圖像目標(biāo)檢測(cè)算法的研究必不可少。如何將多個(gè)傳感器提供的信息進(jìn)行合理的組合，則是多傳感器圖像聯(lián)合目標(biāo)檢測(cè)的重點(diǎn)所在。本文以合成孔徑雷達(dá)(SAR)和高光譜圖像為對(duì)象進(jìn)行了以下幾方面研究：首先研究了SAR圖像的雙參數(shù)恒虛警(CFAR)檢測(cè)算法和高光譜圖像的RX奇異檢測(cè)算法。實(shí)驗(yàn)表明，上述兩種算法在單傳感器圖像目標(biāo)檢測(cè)中均有較好的

4、表現(xiàn)，但各自的缺點(diǎn)也很明顯。然后深入研究了DS證據(jù)理論，提出了一種基于DS證據(jù)理論的雙傳感器圖像聯(lián)合目標(biāo)檢測(cè)算法。實(shí)驗(yàn)表明，在虛警概率為103數(shù)量級(jí)條件下，聯(lián)合目標(biāo)檢測(cè)算法的檢測(cè)概率達(dá)到84.51%，比僅用高光譜圖像和SAR圖像進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)，檢測(cè)概率分別提高了11.27%和19.72%。最后在理論算法研究的基礎(chǔ)上，設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了一個(gè)雙傳感器圖像聯(lián)合目標(biāo)檢測(cè)系統(tǒng)。該系統(tǒng)主要由模擬數(shù)據(jù)源模塊和聯(lián)合目標(biāo)檢測(cè)模塊兩部分組成。模擬數(shù)據(jù)源模塊以FPG