云南高校图书馆联盟文献共享服务平台- SAR图像

SAR图像: 作品数：2414被引量：7316H指数：30; 导出分析报告; 相关领域：电子电信自动化与计算机技术更多>>; 相关作者：焦李成马文萍侯彪马晶晶王爽更多>>; 相关机构：西安电子科技大学国防科学技术大学电子科技大学中国科学院大学更多>>; 相关期刊：更多>>; 相关基金：国家自然科学基金国家高技术研究发展计划中国航空科学基金国家重点基础研究发展计划更多>>

基于多特征融合的高分辨率SAR图像道路桥梁检测方法研究: 《中文科技期刊数据库(全文版)工程技术》2025年第4期138-141,共4页穆荣; 高分辨率合成孔径雷达图像以其卓越的细节捕捉能力,为地面信息的详尽分析提供了坚实基础。根据整合雷达回波强度、精细纹理模式、形状轮廓等多维度特征,能够显著加强道路与桥梁等基础设施的识别精度、可靠性。SAR图像凭借其独特的成像特...; 关键词：多特征融合高分辨率 SAR图像道路桥梁检测方法

基于通道剪枝的改进YOLOv7-tiny舰船识别算法: 《电光与控制》2025年第4期31-36,共6页张上熊中越王恒涛; 国家级大学生创新创业训练计划(202011075013,202111075012)。; 海上舰船目标识别是海洋监测的重要一环,也是世界各海岸地带国家国土安全的重要解决方案之一。针对SAR图像舰船目标检测存在识别精度低、训练模型大等问题,提出了一种基于通道剪枝的改进YOLOv7-tiny海上舰船识别算法。首先,采用MobileNe...; 关键词：目标检测 YOLOv7-tiny SAR图像轻量化模型通道剪枝损失函数

基于修正轨道参数的多项式SAR图像几何校正方法: 《信息技术》2025年第4期40-45,共6页李国庆李亚柯; 科技厅-福建省中科院STS计划配套项目(21e57-11bra)。; 使用多项式方法进行几何校正时,由于轨道参数误差、测量成像参数误差和DEM高程误差的影响,在缺少地面控制点时会严重影响几何校正的精度,限制了多项式方法的使用,所以文中提出了一种基于修正轨道参数的多项式SAR图像几何校正方法。首先...; 关键词：SAR图像几何校正轨道参数多项式方法海丝一号

基于图网络与不变性特征感知的SAR图像目标识别方法: 《雷达学报(中英文)》2025年第2期366-388,共23页曹婧宜张扬尤亚楠王亚敏杨峰任维佳刘军; 国家重点研发计划(2023YFC3305901);国家自然科学基金(62101060)。; 基于深度学习的合成孔径雷达(SAR)图像目标识别技术日趋成熟。然而,受散射特性、噪声干扰等影响,同类目标的SAR成像结果存在差异。面向高精度目标识别需求,该文将目标实体、生存环境及其交互空间中不变性特征的组合抽象为目标本质特征,...; 关键词：合成孔径雷达(SAR) 目标识别不变性特征提取本质特征深度学习

面向高分辨率多视角SAR图像的端到端配准算法: 《雷达学报(中英文)》2025年第2期389-404,共16页孙晓坤贠泽楷胡粲彬项德良; 中央高校基本科研业务费专项资金(buctrc202218);中央高校基本科研业务费专项资金自由探索项目(ZY2413)。; 由于侧视和相干成像机制,当高分辨率合成孔径雷达(SAR)图像的成像视角变化较大时,图像间的特征差异会变大,使图像配准难度增加。针对高分辨率多视角SAR图像,传统的配准技术主要面临提取的关键点定位精度不足和匹配精度低的问题。基于上...; 关键词：合成孔径雷达遥感图像配准特征描述符提取旋转鲁棒性像素偏移量

基于ResNet-UNet模型的SAR图像海面溢油检测: 《计算机测量与控制》2025年第3期37-44,共8页郭杜杨鹏举; 针对合成孔径雷达(SAR)图像海面溢油检测问题,采用U-Net模型、ResNet18-UNet模型、ResNet34-UNet模型、ResNet50-UNet模型等4种卷积神经网络模型进行了SAR图像海面溢油检测的研究与实验,挑选出更适合此次SAR图像海面溢油检测研究与实验...; 关键词：合成孔径雷达海面溢油检测卷积神经网络 U-Net模型 ResNet-UNet模型

基于多尺度胶囊Swin Transformer的SAR图像目标识别方法: 《通信学报》2025年第3期274-290,共17页侯宇超王洁李洪涛郝岩段晓旗黄凯文田有亮; 国家自然科学基金资助项目(No.42461057,No.62272123,No.42371470);山西省基础研究计划基金资助项目(No.202303021212164,No.202303021212255);山西省高等学校科技创新基金资助项目(No.2022L405);山西省研究生科研创新基金资助项目(No.2024KY474);贵州省基础研究基金资助项目(No.2024129)。; 通过协同胶囊单元的语义特征编码和Swin Transformer的上下文特征图建模优势相结合,提出了一种多尺度胶囊Swin Transformer网络(MSCSTN),将胶囊编码和Swin Transformer联合应用于SAR图像目标识别。该网络集成3个并行的胶囊Swin Transfor...; 关键词：膨胀卷积切片分区胶囊令牌编码器三维胶囊Swin Transformer模块多尺度胶囊Swin Transformer网络 SAR图像目标识别

复杂场景下SAR图像多尺度舰船检测算法: 《电子技术应用》2025年第3期59-64,共6页贺顺王雨竹杨志伟; 针对复杂场景下的多尺度SAR舰船目标检测存在误检漏检的问题,提出了一种改进的SAR舰船目标检测方法。首先,利用多尺度目标特征提取网络提取特征信息,以提升多尺度目标的检测能力并减少冗余计算。其次,引入可形变卷积(DConv)通过自适应...; 关键词：目标检测复杂场景多尺度船舶检测合成孔径雷达(SAR) 深度学习

一种基于区域特征的SAR图像目标识别方法: 《电光与控制》2025年第3期76-81,共6页杨慧娉赖小龙刘丹; 国家自然科学基金(61901071)。; 针对复杂条件下合成孔径雷达(SAR)图像目标识别问题,提出联合目标和阴影区域的方法。在SAR图像中分割获取目标及其阴影区域,据此相应提取Zernike矩特征,用于描述目标的几何形状分布。目标区域及阴影均可对目标外形进行分析,两者具有较...; 关键词：SAR图像目标识别目标区域阴影 ZERNIKE矩联合稀疏表示

基于改进YOLOv8的SAR图像飞机目标检测算法: 《电光与控制》2025年第3期101-110,共10页邱琳琳朱卫纲李永刚邱磊李炫潮; 合成孔径雷达(SAR)图像飞机目标检测面临背景复杂、飞机目标较为微弱且尺度较小、不同成像条件下目标差异较大、目标结构不连续等挑战,提出一种新的飞机目标检测算法ATDM,用于提高复杂背景下SAR图像飞机目标的检测精度。使用YOLOv8s作...; 关键词：合成孔径雷达飞机检测复杂背景全维度特征提取可变形全局特征融合

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