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高分辨率SAR图像的目标特征增强与提取研究的任务书

任务书

一、背景简述

合成孔径雷达（SAR）技术因其在无人机、卫星等载体上优秀的空间辐射性能和极高的军民应用价值，成为目前国内外研究的热点。SAR系统通过向地面发射一定波长的电磁波，利用地面和目标表面的反射进行目标成像或地物探测。高分辨率的SAR图像可以反映地物表面的微小特征，对于军事、环境监测、气象、资源调查等领域的研究具有重要意义。

然而，高分辨率SAR图像的目标特征提取和增强依然是研究的难点和热点之一。针对SAR图像目标特征不明显、信息量较少等问题，如何通过合适的算法进行特征增强和提取，对于优化SAR图像的成像效果、提升目标检测率和识别率具有重要意义。

二、任务描述

1.分析高分辨率SAR图像中目标特征现状及存在问题，明确研究重点和难点。

2.系统研究高分辨率SAR图像目标特征提取和增强的理论和方法，包括但不限于小目标检测、目标抑制、图像去噪、提取目标轮廓等。

3.针对高分辨率SAR图像目标特征增强和提取的实际应用场景和需求，设计合适的算法和模型进行实验验证。

4.对比分析不同算法和模型的特点和性能，评估其适用性和提高目标检测、识别的能力。

5.提出一种高效、准确的高分辨率SAR图像目标特征增强和提取方法，给出相应的算法流程和实现方案。

三、要求和指导思路

1.要求：对任务描述中的每一步进行详尽的阐述，做到逻辑清晰、严谨完整。

2.指导思路：

（1）在任务描述中所涉及到的理论和方法中，一定要包含国内外相关领域研究的最新成果。

（2）实验验证中，吸取前人研究的方法和思路，注重实验数据的处理和结果分析。

（3）算法流程和实现方案应具有可复制性和可优化性。

四、预期成果

1.认真撰写完整的实验报告，内容要求包含任务描述中的所有要点。

2.提出高效、准确的高分辨率SAR图像目标特征增强和提取方法，并给出相应的算法流程和实现方案。

3.提出研究中遇到的问题及解决方案。

4.提供实现过程中所用的程序代码、数据和实现结果。

五、参考文献

[1]D.Li,W.Chang,Q.Li,W.Duan,andX.Liu,“MultiscaleObjectDetectioninHigh-ResolutionSARImageswithScale-AdaptiveRegionalConvolutionalNeuralNetworks,”IEEEGeoscienceandRemoteSensingLetters,vol.14,no.4,pp.435-439,2017.

[2]L.XuandJ.Wang,“InfraredandSARImageFusionwiththeNonsubsampledContourletTransformandLocalGradientEnergy,”JournalofAppliedRemoteSensing,vol.11,no.4,pp.046023,2017.

[3]J.Li,X.Lu,andJ.Zhang,“ARobustAlgorithmforMultiscaleShipDetectioninHigh-ResolutionSARImagesBasedonConvolutionalNeuralNetworks,”IEEETransactionsonGeoscienceandRemoteSensing,vol.56,no.4,pp.1870-1884,2018.