合成孔径雷达图像目标识别技术研究的开题报告_第1页
合成孔径雷达图像目标识别技术研究的开题报告_第2页
合成孔径雷达图像目标识别技术研究的开题报告_第3页
全文预览已结束

下载本文档

版权说明：本文档由用户提供并上传，收益归属内容提供方，若内容存在侵权，请进行举报或认领

文档简介

合成孔径雷达图像目标识别技术研究的开题报告一、选题背景合成孔径雷达（SAR）是一种综合了雷达和投影测绘技术的高分辨率成像技术。它能够在白天黑夜、阴雨天气等复杂环境下进行高清晰度、大面积的成像，广泛应用于军事、民用等领域。由于SAR具有全天候成像、高精度测量、运动目标检测等特点，从而对海洋、军事、航空、地质等领域有着极高的研究和应用价值。目标识别是SAR应用的一个重要的研究领域，其目标在于从SAR图像中自动提取目标特征，对目标进行分类和辨识，并自动标注其相关属性信息。因此，开展SAR图像目标识别技术研究，具有重要的理论和应用意义。二、研究目的与意义目前国内外的科学家们对SAR图像目标识别的研究重心主要集中在特征提取和分类两个方面，主要涉及卷积神经网络、支持向量机、随机森林等。但是目标识别中存在的问题仍然是算法的复杂度高、特征变化多样、目标种类多、像素混淆等问题仍然挑战着图像目标识别技术的发展。因此，本论文拟以SAR图像目标的分类与识别为研究对象，分类研究和辨识中存在的问题，探讨新的算法或模型，提出更加有效的目标物识别方法，有助于提升目标物自动识别的准确性，同时为SAR图像目标识别提供基础研究方法和理论证明。三、研究内容和方法（一）研究内容1.论文的研究重点在于针对SAR图像目标识别中存在的复杂性问题，设计适合自动化目标识别的算法和流程；2.提出一种最优的数据预处理方法，解决SAR目标识别中的遮挡和像素混淆等问题；3.分析料针对自然条件下的雾、雨等干扰因素对SAR图像目标识别的影响；4.扩大SAR图像目标的种类范围，使用新提取的特征进行军事、人名、机器等常见物体目标的识别。（二）研究方法1.针对今后SAR图像目标识别发展要求，综合利用深度学习、机器学习、图像处理等先进技术，提高算法的准确性和稳定性；2.对每种目标进行分类，提取相应的特征信息，与传统分类和识别方法相结合；3.研究和分析SAR图像中干扰因素对目标识别的影响，提出相应的干扰滤波器。四、预期结果通过本次研究，预期能够达到以下目标：1.改进和设计新的算法和流程，提高SAR图像目标识别的准确率、稳定性和效率；2.探究SAR图像目标识别中的遮挡和像素混淆等问题，提出有效的解决方案；3.提高自然干扰滤波器的识别和分类的准确性，扩大SAR图像的目标物种类范围；4.建立SAR图像目标识别技术的理论基础和应用方法，拓展其应用领域，提高其社会和经济效益。五、研究进度安排本研究的工作计划如下：1.阅读相关文献，在计算机视觉、医学成像、军事等领域中，加深对SAR图像目标识别的理解；2.对不同目标在SAR图像中的表现进行分析，提取目标的特征信息，并构建相应的特征库；3.设计并实现目标识别算法和流程，测试算法的性能，评估算法的准确性和流畅性；4.通过实验和测试，验证不同特征提取算法的效果，提出新的改进算法；5.提出干扰滤波器的分类和识别方法，优化干扰滤波器的效果。六、结语SAR图像目标识别技术是目前应用广泛、前

人人文库> 全部分类> 毕业设计 > 开题报告

温馨提示

  • 1. 本站所有资源如无特殊说明，都需要本地电脑安装OFFICE2007和PDF阅读器。图纸软件为CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.压缩文件请下载最新的WinRAR软件解压。
  • 2. 本站的文档不包含任何第三方提供的附件图纸等，如果需要附件，请联系上传者。文件的所有权益归上传用户所有。
  • 3. 本站RAR压缩包中若带图纸，网页内容里面会有图纸预览，若没有图纸预览就没有图纸。
  • 4. 未经权益所有人同意不得将文件中的内容挪作商业或盈利用途。
  • 5. 人人文库网仅提供信息存储空间，仅对用户上传内容的表现方式做保护处理，对用户上传分享的文档内容本身不做任何修改或编辑，并不能对任何下载内容负责。
  • 6. 下载文件中如有侵权或不适当内容，请与我们联系，我们立即纠正。
  • 7. 本站不保证下载资源的准确性、安全性和完整性, 同时也不承担用户因使用这些下载资源对自己和他人造成任何形式的伤害或损失。

最新文档

评论

0/150

提交评论