近年来,合成孔径雷达成像技术因具备全天时和全天候的目标感测能力,在海洋实时监测和管控等领域发挥着重要作用,特别是高分率SAR图像中的舰船目标检测成为当前的研究热点之一。首先分析基于深度学习的SAR图像舰船目标检测流程,并对样本训练数据集的构建、目标特征的提取和目标框选的设计等关键步骤进行归纳总结。然后对检测流程中的各部分对SAR图像舰船目标检测精度和速度的影响进行对比分析。最后根据当前研究现状,深入分析深度学习算法在舰船检测应用中存在的问题,探讨基于深度学习的SAR图像舰船目标检测的进一步研究方向。
2021-08-31 10:20:46
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行业-电子政务-局部霍夫变换与形态学优化的SAR图像电力线检测方法.zip
2021-08-21 09:22:26
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SAR图像的相干斑抑制，内有增强Lee滤波方法，增强Kuan滤波方法，增强GammaMap滤波方法，等效视数的求法，边缘保持指数的求法，用Matlab编程，还望大家多多支持！
2021-08-15 22:40:14
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行业分类-物理装置-基于迁移学习和主动学习的SAR图像变化检测方法.zip
2021-07-24 16:01:43
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matlab代码整体运行此源代码包包括使用GMC惩罚函数通过稀疏正则化进行船舶尾迹检测的MATLAB源代码。
该代码实现了一种用于检测海面合成Kong径雷达（SAR）图像中的船舶尾迹的方法。
该方法基于苏醒的线性模型假设，因此在反问题公式中采用Radon变换来检测苏醒。
与图像形成模型相关联的成本函数包括稀疏性强制损失，即广义最小极大凹面（GMC）函数。
尽管是非凸函数，但GMC损失使总体成本函数保持凸值。
所提出的解决方案基于贝叶斯公式，从而使用最大后验（MAP）估计来恢复点估计。
该软件包包括三个文件夹：
1)
images :
Stores
images
for
ship
wake
detection
operation.
We
have
only
shared
an
example
test
image
from
TerraSAR-X
products
with
name:
testImage.mat.
2)
saved
data :
Stores
inverse
problem
solution
as
a
.mat
file.
3)
source
functions
2021-07-17 16:40:25
20.08MB
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给出了一种散射模型与Wishart分类相结合的极化合成孔径雷达(polarimetric synthetic aperture radar,PolSAR)图像非监督分类方法。首先利用去取向三分量散射模型进行粗分类,将像素划分为三种基本散射类型和混合散射类型;然后,在基本散射类型内根据占优散射机制的功率进行细分类,并根据Wishart距离对细分类的结果进行类别合并,合并到指定的类别数;最后对四种散射类型的像素分别重新进行Wishart迭代,从而实现极化SAR数据的非监督分类。利用美国AIRSAR机载系统采集的实测数据进行实验,并且同已有分类方法进行比较,结果表明本文方法改善了分类效果,且降低了体散射过估计。
2021-07-12 11:49:35
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