作　　者： ; ; ;

机构地区： 国家海洋局第一海洋研究所

出　　处： 《地球信息科学》 2004年第3期111-114,共4页

摘　　要： 分析了水面舰船的 SAR 成像能力和探测优势。在总结已有的舰船检测方法的基础之上，根据舰船目标在SAR 图像中的成像特点，提出了利用 BP 神经网络实现 SAR 水面舰船目标识别实验。进一步利用形态学方法对检测结果进行修整，结合已知的 SAR 图像的像元大小，提取舰船的长度和宽度信息，同时利用原始图像的经纬度内插实现舰船目标中心的定位。结果表明，BP 神经网络具有很强的自适应性，在低信噪比的情况下，也能够取得良好的效果。 The imaging abilities and detective advantages of synthetic aperture radar(SAR)are analyzed.According to SAR imaging feature to ships,a method using back propagation(BP)neural network to detect shipson SAR image is put forward on the basis of summarizing the existing ship detection methods.Then morphologicmethod is used to adjust the net detective result.And ship length and width are also extracted depending on theknown pixel size of the SAR image.At the same time,the ship center can be oriented by interpolation usinglatitude and longitude information of the source image.Finally,tests are carried out by this method,whoseresults indicate that the BP neural network has very strong self-adaptability.Although under the circumstancesof low Signal-to-Noise,this method can also get good result.

关 键 词： 合成孔径雷达 舰船检测 神经网络 反向传播

领　　域： [天文地球] [自动化与计算机技术] [自动化与计算机技术]