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Matlab代码实现-AssenSAR-Wake-Detector:基于稀疏正则化技术的海面SAR图像中船迹检测方法

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简介:
AssenSAR-Wake-Detector是一个利用MATLAB编写的程序,采用稀疏正则化技术来识别和分析海洋SAR图像中的船只尾流痕迹。 这段文本描述了一个MATLAB代码包的功能及其组成部分。该代码实现了使用GMC惩罚函数通过稀疏正则化来检测船舶尾迹的方法,适用于海面合成孔径雷达(SAR)图像中的目标识别。 具体而言,这种方法基于苏醒的线性模型假设,并在反问题公式中采用Radon变换进行处理。相关成本函数包含用于强制稀疏性的广义最小极大凹面(GMC)损失函数。虽然GMC损失是非凸的,但它使得整体的成本函数保持为凸值。 整个解决方案是根据贝叶斯理论提出的,利用最大后验估计来获取点估计结果。这个代码包包含了三个文件夹: 1. images:存储用于船舶尾迹检测操作的图像。这里提供了一个来自TerraSAR-X产品的测试图像示例,名为testImage.mat。 2. saved data:保存反问题解决方案为.mat格式的文件。 3. source functions:包含实现上述方法所需的所有MATLAB源代码。

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  • Matlab-AssenSAR-Wake-DetectorSAR
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    AssenSAR-Wake-Detector是一个利用MATLAB编写的程序,采用稀疏正则化技术来识别和分析海洋SAR图像中的船只尾流痕迹。 这段文本描述了一个MATLAB代码包的功能及其组成部分。该代码实现了使用GMC惩罚函数通过稀疏正则化来检测船舶尾迹的方法,适用于海面合成孔径雷达(SAR)图像中的目标识别。 具体而言,这种方法基于苏醒的线性模型假设,并在反问题公式中采用Radon变换进行处理。相关成本函数包含用于强制稀疏性的广义最小极大凹面(GMC)损失函数。虽然GMC损失是非凸的,但它使得整体的成本函数保持为凸值。 整个解决方案是根据贝叶斯理论提出的,利用最大后验估计来获取点估计结果。这个代码包包含了三个文件夹: 1. images:存储用于船舶尾迹检测操作的图像。这里提供了一个来自TerraSAR-X产品的测试图像示例,名为testImage.mat。 2. saved data:保存反问题解决方案为.mat格式的文件。 3. source functions:包含实现上述方法所需的所有MATLAB源代码。
  • ADMMTV最小重建及MATLAB.zip
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    本资源提供了一种基于交替方向乘子法(ADMM)和总变差(TV)正则化的图像重建算法,适用于处理稀疏数据,并附有详细MATLAB代码。 版本:MATLAB 2019a 领域:图像重建 内容:基于ADMM的TV正则化最小化稀疏实现图像重建附带MATLAB代码.zip 适合人群:本科、硕士等教研学习使用
  • 表示与超分辨率Matlab
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    本项目采用MATLAB编程,实现了基于稀疏表示和正则化技术的图像超分辨率算法。通过提升低分辨率图像的细节质量,达到高清晰度视觉效果。 基于稀疏表示和正则化的图像超分辨率的MATLAB程序。
  • 采用信息几何SAR
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    本研究提出了一种基于信息几何技术的新方法,用于合成孔径雷达(SAR)图像中的舰船目标检测。通过优化特征提取和分类过程,有效提升了复杂海况下的舰船识别精度与鲁棒性。 基于信息几何方法的SAR图像舰船检测研究了一种利用信息几何理论对合成孔径雷达(SAR)图像中的舰船目标进行有效识别的技术。这种方法通过分析SAR图像的独特统计特性,提高了在复杂背景下的舰船检测精度和鲁棒性。
  • 恒虚警算(CFAR)SAR目标MATLAB
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    本简介提供了一段用于处理合成孔径雷达(SAR)图像的MATLAB代码,该代码采用恒虚警率(CFAR)技术来自动识别和标记海面上的目标。 使用恒虚警率(CFAR)算法实现海面SAR图像目标检测的MATLAB代码。
  • 级联CNNSAR目标
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    本研究提出了一种基于级联卷积神经网络(CNN)的方法,专门用于合成孔径雷达(SAR)图像中的舰船目标检测。通过优化CNN模型结构,该方法显著提高了复杂背景下的舰船识别精度与效率。 针对合成孔径雷达(SAR)图像中舰船目标稀疏的特点,提出了一种基于级联卷积神经网络(CNN)的SAR图像舰船目标检测方法。该方法结合了候选区域提取技术BING与Fast R-CNN的目标检测框架,并采用级联CNN设计,以同时提高舰船检测的速度和准确率。 首先,在解决相干斑噪声对梯度算子的影响问题上,通过在原有基础上增加平滑算子来改进SAR图像中的边缘检测。此外,还优化了候选区域的数量与尺寸设置,使得提取的窗口更加精确且快速定位目标位置。 接下来设计了一种级联结构的Fast R-CNN框架:前端使用简单的CNN模型排除掉明显的非舰船背景;而后端则利用更复杂的网络对剩余高概率的目标进行细致分类和精确定位。这种多阶段处理策略保证了稀疏舰船检测任务中的高效性和准确性。 最后,提出了一种联合优化方法来解决多个目标函数的共同训练问题,加快模型收敛速度并提升性能表现。 实验结果表明,在SSDD数据集上应用该技术后,与原始Fast R-CNN和Faster R-CNN相比,新方法能够将检测精度从65.2%和70.1%分别提高到73.5%,并且每幅图像的处理时间也显著缩短至仅需113ms。
  • 表示SAR目标识别(2014年)
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    本研究聚焦于利用稀疏表示方法提高合成孔径雷达(SAR)图像中目标识别精度的技术探讨与应用分析。 为了准确进行SAR图像目标识别,本段落提出了一种基于稀疏表示的方法。在利用主成分分析(PCA)进行降维的基础上,采用降维后的训练样本构建稀疏线性模型,并通过l1范数最优化求解测试样本的稀疏系数解x。该方法借助于系数的稀疏特性来进行目标分类识别。实验基于MSTAR数据进行了验证,结果表明,在一定的特征维度下,所提出的方法能够获得较好的识别性能;即使在未知目标方位角的情况下,其识别率仍能达到98%以上。
  • 小波变换
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    本研究提出了一种基于小波变换的算法,用于评估和分析数字图像中的稀疏特性,为图像压缩与处理提供理论支持。 通过小波分解来检测图像的稀疏性是否满足要求。
  • MATLAB恢复-SparseOptimizationPack
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    简介:SparseOptimizationPack是一款利用MATLAB开发的软件包,专门用于通过稀疏优化技术进行图像恢复。该工具集成了多种先进的数学模型与高效算法,旨在解决成像系统中的欠定方程问题,有效减少噪声干扰并提升图像清晰度和细节表现力。 在现代图像处理领域,算法图像恢复是一项至关重要的技术。它通过利用特定的数学模型和优化算法从失真、噪声或不完整的数据中重建高质量的图像。SparseOptimizationPack提供了一系列用于MATLAB中的实现,并包括支持GPU与MPI的C语言版本。这个开源项目为研究者及开发者提供了强大的工具箱,以解决各种图像恢复问题。 理解“稀疏优化”概念是关键:在处理过程中,寻找简洁且非零元素较少的方式来描述图像是目标之一。通常情况下,可以通过特定变换(如小波或离散余弦转换)来表示一张图片,并使其具有大量的零系数。因此,“稀疏优化”的核心在于找到最佳的低密度解以最小化重建误差并去除噪声。 SparseOptimizationPack包含了一系列算法实现,例如LASSO、basis pursuit和elastic net等。这些方法基于正则化的线性回归模型,能够有效地进行特征选择与参数估计。其中,LASSO通过引入L1范数惩罚项来自动执行特征选择;而basis pursuit侧重于寻找最稀疏的解决方案。 在MATLAB环境中,实现过程提供了直观易用的接口和灵活可调的参数设置,便于研究人员实验并比较不同方法的效果。同时,C语言版本考虑了大规模计算与分布式的需求,并通过支持GPU加速及MPI(消息传递界面)来显著提升算法效率,在处理高分辨率或大数据量图像时尤为明显。 项目中的每个子文件通常对应一个特定实现方式,包含函数定义、参数设置和示例代码等信息。用户可以根据需求选择合适的算法并根据提供的实例修改以适应自身问题。此外,由于开源特性,研究者可以深入源码了解具体细节,并进一步学习与扩展优化方法。 综上所述,SparseOptimizationPack不仅为图像恢复提供了高效的解决方案集合,还为研究人员提供了一个深入了解和拓展相关技术的平台,在学术及工业应用中均具有重要价值。
  • 表示处理
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    本研究聚焦于利用稀疏表示理论进行高效、精准的图像处理。通过分析与重构图像中的关键特征,该方法在压缩感知、去噪及修复等方面展现出优越性能,推动了计算机视觉领域的前沿探索。 稀疏入门必备:图像处理的新方法与最新前沿技术。