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SAR图像特征提取与选择研究被引量：26: 2008年; 特征提取与选择是SARATR的关键技术之一。通过特征提取与选择可以有效地降低数据空间的维数,从而实现对SAR图像的快速、准确解译。本文首先给出特征提取与选择问题的定义及其研究现状,进而对当前常见的特征提取与选择方法进行总结。在此基础上,给出各算法的选取标准。最后探讨了特征提取与选择过程的发展趋势。; 贺志国陆军匡纲要; 关键词：特征提取 SAR ATR

基于NET框架的分布式军事标图技术研究: 计算机军事标图是指挥自动化的一个重要组成部分。现代军事变革的发展已使多军、兵种联合作战成为必然趋势。对于由多军、兵种参与的作战或演习,必然要求各单位共享作战态势,进行军事标图作业。由于参战单位的分布性,用单机的军事标图系...; 贺志国; 关键词：军事标图分布式系统组件

一种基于G^0分布的SAR图像快速CFAR检测方法被引量：13: 2009年; 杂波统计模型是决定CFAR检测算法性能的关键因素。G0分布能对单视和多视SAR图像中均匀、一般不均匀和极不均匀区域精确建模,但存在参数估计复杂、阈值表达式难以求解的问题,限制了其实用性。针对这些问题,分别采用矩估计法和二分法来完成参数的估计和阈值的求取,并通过目标区域预筛选和迭代计算等手段进一步提高了计算效率,得到了一种兼顾检测效果和效率的快速CFAR检测方法。实验结果验证了该方法的有效性。; 贺志国周晓光陆军匡纲要; 关键词：CFAR检测 SAR图像参数估计

一种用于SAR图像分割的几何活动轮廓模型被引量：5: 2009年; 基于SAR图像边缘检测算子和变分水平集方法,依据能量最小化准则,提出了一种新颖的几何活动轮廓模型。其基本思想是,直接定义关于水平集函数的能量泛函,并将经典模型中基于梯度算子的边缘指示函数,替换为基于ROEWA算子的边缘指示函数,提高了模型对于SAR图像的边缘检测能力;同时在新模型中加入水平集函数惩罚项,确保水平集函数逼近符号距离函数。由于该项的作用,模型的数值求解可采用简单的显式差分格式迭代,并保持较快的收敛速度。针对仿真图像、Radarsat和华东电子研究所实测数据的实验结果表明,该模型具有实现简单、分割边界定位准确和收敛速度较快等优点。; 贺志国周晓光陆军匡纲要; 关键词：SAR 图像分割活动轮廓模型水平集方法

基于B/S结构的SAR图像处理系统的开发: 2006年; 基于B/S结构,开发一个SAR图像处理系统。服务器采用Linux系统,以标准C++语言实现图像核心处理算法模块;浏览器置于Windows或Linux系统,采用JavaApplet和JAI结合的方式实现用户界面和图像基本处理算法模块。系统具有使用简单、可扩展性好和跨平台等优点。; 曾俊贺志国刘海泉; 关键词：B/S结构 SAR图像处理 C++JAVA APPLET

一种基于主分量特征的快速SAR目标识别方法被引量：1: 2008年; 实时性和识别率是评估SAR图像目标识别系统性能的两个主要指标。分析了影响这两个指标的关键因素,并以此为基础,提出了一种快速的SAR图像目标识别方法。该方法采用基于Hebb学习规则的自组织神经网络提取主分量特征,使用多层感知器神经网络(MLP NN)进行目标分类。实验对比分析表明,在识别率较高的同时,该方法具有内存需求少、运行速度快的特点,能用于实时处理。; 贺志国陆军匡纲要; 关键词：目标识别特征提取主分量分析合成孔径雷达

基于极化G0分布和MRF的多视PolSAR图像迭代分类方法被引量：3: 2009年; 提出了一种多视极化合成孔径雷达(PolSAR)图像的迭代分类方法。首先利用极化G0分布描述多视极化协方差矩阵的统计特性,并进行初始的最大似然分类,然后利用马尔可夫随机场(MRF)估计像素类标号的先验概率,最后根据MAP(最大后验概率)准则对PolSAR图像进行分类。整个分类流程迭代进行。分类结果表明该方法精度高,收敛速度快。利用NASA/JPL获取的4视AIRSAR实测数据验证了本文方法的有效性。; 周晓光贺志国匡纲要万建伟

基于活动轮廓模型的SAR图像分割算法研究: 图像分割是SAR图像处理的一个基础问题,也是影响SAR图像自动解译性能的关键技术之一。传统分割算法所存在的分割精度不高、分割边界不完整以及难以融合高层理解机制提供的先验知识等缺点,使其无法满足实际的SAR图像分割需求,因...; 贺志国; 关键词：合成孔径雷达图像分割活动轮廓模型水平集方法

基于全局活动轮廓模型的SAR图像分割方法被引量：10: 2009年; 图像分割是SAR图像处理的一个基础问题,也是影响SAR图像自动解译性能的关键步骤之一.由于斑点噪声的存在,SAR图像分割一直是一个公认的难题.针对这一难题,文中基于短程活动轮廓模型和统计活动轮廓模型,提出了一种具有全局极小值解的新活动轮廓模型,并详细地给出了该模型的理论求解方法、数值近似方案以及基于该模型的分割算法.该模型的新颖之处在于:(1)同时结合边缘信息和区域信息定位目标边界,更有利于实现图像的精确分割;(2)基于SAR图像边缘检测算子的边缘信息项,有利于将活动轮廓线吸引到真实的图像边界;(3)基于G0分布的区域统计信息项,可提高模型对SAR图像数据的拟合能力;(4)基于总变分对偶公式的全局快速求解算法,显著地增强了模型的实用性.针对仿真图像以及MSTAR,ERS,Radarsat和NASA/JPLAIRSAR等实测数据的实验结果表明,基于新模型的图像分割算法具有分割边界定位准确、分割区域内部均匀、运行高效、无需后续处理、对参数设置不敏感和对初始条件鲁棒等优点.; 贺志国陆军匡纲要; 关键词：合成孔径雷达图像分割活动轮廓模型总变分

一种基于SAR图像边缘检测算子的短程活动轮廓模型被引量：3: 2009年; 短程活动轮廓模型是一种基于变分法和偏微分方程的经典图像分割模型。由于乘性斑点噪声的存在,导致该模型不适用于SAR图像分割。基于SAR图像边缘检测算子,提出了一种新颖的短程活动轮廓模型。其基本思想是,将原有模型中基于梯度的边缘定位函数,替换为基于ROEWA算子的边缘定位函数,提高了模型的边缘检测能力和边缘定位精度,因而更适合于SAR图像的分割。另外,在新模型的能量泛函中增加"气球力"项,增强了曲线演化的动力,进而加快曲线演化的速度并降低模型对初始轮廓的敏感性。在模型的数值实现时,采用无条件稳定的AOS差分格式并辅以快速的水平集函数重新初始化算法,不但增强了模型的稳定性,而且还加快了模型的收敛速度。针对仿真图像、Radarsat和ERS实测数据的实验结果,验证了该模型的有效性和精确性。; 贺志国陆军匡纲要; 关键词：SAR 活动轮廓模型水平集方法

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贺志国