论文部分内容阅读
合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar, SAR)最早是在20世纪50年代提出,它作为主动式雷达,SAR具有全天时、全天候、高分辨、可侧视成像等优点,使它在多种学科领域中得到了广泛的应用。近年来,随着SAR成像技术的发展,越来越多的高分辨SAR图像出现,SAR图像的目标检测和识别技术也越来越受到社会的关注。由于SAR图像的成像机制与光学图像有很大差异,并受到相干斑噪声的影响,使得很多处理自然图像的算法不能直接运用到SAR图像中。此外,SAR图像通常是海量数据,这也给计算机的图像处理效率提出了挑战。但我们注意到,在图像目标检测中,任务关注的内容通常是整幅图像中的很小一部分。一视同仁的处理整幅图像的数据是不必要的。另一方面,人眼如果能引入人眼的视觉注意机制,模仿人眼视觉的选择性和主动性,从图像中迅速找到感兴趣的部分,即显著区域,并对这些部分进行优先处理,忽略或舍弃其它非显著区域。这样就能大大提高图像处理的效率。本论文首先介绍了视觉注意模型并提出了视觉显著区域提取的方法,然后将视觉注意机制引入到SAR图像目标检测中,并完成相关实验。实验结果表明将视觉注意机制引入到SAR图像目标检测中,不仅能提高算法的检测效率,而且具有较好的检测效果。本论文的主要工作和创新如下：1.提出了一种自底向上的图像显著区域检测方法。根据心理学和生理学对视觉注意机制的研究理论,构建了一种自底向上的选择性注意模型,然后将该模型引入图像信息处理中,形成一种计算速度较快且可操作性较强的自底向上的图像显著区域检测方法。2.提出了一种自顶向下的SAR图像水域检测方法。首先根据心理学和生理的研究成果构建自顶向下的选择性注意建模；然后利用该模型得到SAR图像的水域显著图和种子点；最后利用区域生长的方法按照显著图中各个水域的显著性顺序依次提取图像中水域。3.提出了一种基于选择性注意机制的SAR图像舰船目标检测算法。该算法结合了自底向上和自顶向下的两选择性注意机制。首先根据SAR图像灰度值的分布情况确定舰船检测所采用的选择性注意机制的类型；然后根据选择性注意机制的类型构建舰船的模型,并完成舰船检测。