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基于小波分析的SAR图像船舶检测 1.背景 2.该方法的优点 3.处理流程 1.背景 1.合成孔径雷达(SAR)具有全天时、全天候工作的特点，舰船目标检测 在商业、捕渔、海运交通服务和军事监测等领域具有重要意义和广阔的 应用。 2.对于海上检测，由于受斑点噪声和海杂波的影响，对实际的检测算法提出了很高的要求．目前处理方法主要包括各种阚值分割算法和恒虚警率算法等．但是，如果不预先对检测图像进行有效的预处理，这些检测算法并不能获得令人满意的结果．针对这个问题，提出了一种基于小波分解的算法。 2.该方法的优点 1. 小波变换可以被看作是在不同尺度对异常信号进行差分放大的过程，可通过放大舰船目标和海杂波背景这种空间上的差异，以提高检测效率。 2.小波具有良好的时频局部特征 、尺度变化特征和方向特征，可实现对信号的时频分析和多分辨率分析， 能够更有效地去除噪声。在图像处理等方面取得了良好的应用。 该算法计算简便，处理速度可满足实时要求，鲁棒性好，适用于海上交通监测、军事侦察等方面。 3.二维图像的小波变换实现 假定二维尺度函数可分离，则有 其中 、 是两个一维尺度函数。若 是相应的小波，那么下列三个二维基本小波： 与 一起就建立了二维小波变换的基础。 本实验采用db4小波．该小波对图像阶跃边缘比较敏感，规则性好，计算量较小，目前已被广泛应用于图像处理领域． 图像的小波变换实现 图像小波分解的正变换可以依据二维小波变换按如下方式扩展，在变换的每一层次，图像都被分解为4个四分之一大小的图像。 处理流程 HH 原始图像 2D-DWT LL HL LH 重构图像 谢 谢！
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