SAR图象

作品数：34被引量：147H指数：7
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基于PS-InSAR技术的海原断裂带地壳形变观测研究
《国际地震动态》2012年第6期215-215,共1页屈春燕 单新建 徐小波 
基于单像对的常规D—InSAR技术在形变量较大的地震同震形变场探测中已取得成功应用，但由于其受时间、空间失相干和大气影响的严重制约，难以应用于长期缓慢微小地壳形变的观测研究中。近几年发展起来的PS—InSAR（Permanentscatterer I...
关键词：INSAR技术 地壳形变观测 海原断裂带 人工建筑物 SAR图象 大气影响 散射特性 干涉处理 
森林覆盖下人造目标PolInSAR图象的参数反演模型
《宇航学报》2007年第4期946-950,990,共6页邹斌 蔡红军 张腊梅 王国喜 
国家自然科学基金(60672091)资助项目
极化干涉合成孔径雷达(PolInSAR)不仅可以用于地表参数反演,而且可以用于对森林覆盖下人造目标的参数估计。寻找适当的反演模型,对于有效实现人造目标探测具有重要意义。以L波段PolInSAR图象的应用为背景,针对带有隐藏人造目标的森林区...
关键词：极化干涉合成孔径雷达 参数反演 散射模型 人造目标 
小波多尺度分解及其在SAR图象目标检测中的应用被引量：4
《四川大学学报（自然科学版）》2006年第2期345-349,共5页李文博 罗代升 余艳梅 吴晓红 
合成孔径雷达图象的目标检测是最重要的任务之一.目前用于目标检测的现有方法速度较慢、准确率较低、精度较差.作者提出小波分解的方法用于目标检测.同尺度目标检测采用二维离散二进小波分解方法,提高检测速度.不同尺度的目标检测采用...
关键词：合成孔径雷达成像 目标检测 小波分解 图象匹配 灰度相关 
基于概率竞争网络的SAR图象舰船目标分割
《湖北航天科技》2005年第5期24-30,共7页韩先锋 李俊山 焦康 季景春 
针对SAR图象固有的乘性斑噪，把概率竞争网络用于SAR图象分割和水上目标检测，充分利用了图象象素间的空间邻接关系，提高了分割、检测的准确性和有效性，取得了较好的结果。
关键词：合成孔径雷达(SAR) 图象分割 目标检测 概率竞争网络 
一种有效的SAR图象典型目标特征提取和识别方法被引量：5
《四川大学学报（自然科学版）》2005年第5期969-973,共5页夏昕 罗代升 罗峰 林宏津 
总装部三处资助项目
在合成孔径雷达(SAR)图象中,需要对其中的人工和自然目标进行识别和分类,目标的特征提取是自动目标识别系统中的关键部分.一般图象的特征会采用颜色、纹理、形状等特征量.在SAR图象中,由于存在大量的背景噪声、目标边界模糊等问题,造成...
关键词：SAX成像 特征提取 自动目标识别 图象预处理 粗搜索 图象匹配 
点特征匹配方法在SAR图象配准中的适用性研究
《商丘职业技术学院学报》2005年第2期37-39,共3页吴保奎 张平川 
基于点特征的匹配方法中,根据实际要配准图象的特点,选择合适的点匹配准则,是实现图象配准正确性和精确度的重要保证.通过对常见的点配准方法在光学图象和SAR图象上的实验及其结果分析,找出点特征匹配方法在SAR图象配准中的适应性能,为...
关键词：点特征匹配 SAR图象 配准 
一种SAR图象的多方向多尺度融合边缘检测方法被引量：2
《微电子学与计算机》2005年第3期246-248,共3页李应岐 田军 
国家自然科学基金(60072010;60272022)资助
本文从SAR图象的斑点噪声的特性分析出发,对以局部均值比ROA算子的统计特性进行了分析,给出了检测阈值和检测率的关系,提出了解决图象边缘过检测和欠检测的多方向多尺度融合检测算子,并将融合检测算子与其它Canny检测算子的检测结果进...
关键词：SAR图象 边缘检测 融合 多方向 多尺度 
基于特征检测和小波变换的SAR图象的智能压缩
《微电子学与计算机》2004年第11期29-32,共4页李应岐 何明一 田军 
国家自然科学基金资助(60072010;60272022)
在地质普查、安全监控等众多任务中,合成孔径雷达成像系统产生着海量的图象数据,必须通过有限的通道传回地面,迫切需要一个能从图象的信息中自动检测目标或兴趣区域的智能压缩技术。为此,本文提出了一种基于标准特征检测方法的Bayes网...
关键词：特征检测 信息融合 神经网络 智能压缩 
SAR图象中道路网络提取算法研究被引量：1
《计算机工程与应用》2004年第14期94-96,共3页肖志强 鲍光淑 
提出了一种利用遗传算法从高分辨率SAR图象中提取道路网络的方法。高分辨率SAR图象中目标背景复杂,同时由于受相干斑噪声的影响,很难直接从原始图象数据中提取道路特征。首先利用模糊C均值对滤波后的图象进行聚类,将道路类象素从图象中...
关键词：模糊聚类 遗传算法 道路提取 SAR图象 
多尺度图象分割方法及其应用研究
《重庆通信学院学报》2004年第2期77-83,共7页李秀 吴乐华 
图象分割技术在图象处理中占据重要地位，是计算机视觉和图象理解的最基本问题。多尺度图象分割作为一种新的研究方法，将图象分割与小波变换理论相结合，能够更好地分割、重构图象。本文综述了多尺度分割方法的思想；并分析了多尺度分...
关键词：图象分割 小波变换 多尺度分析 SAR图象 图象处理 
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