基于ICA和分形的低信噪比海面目标增强与识别技术的研究

完成情况简介：本项目立足于多重分形（Multifractal）理论和独立成分分析ICA理论，对低信噪比的海杂波合成孔径雷达图像SAR进行了目标增强和检测研究。对海杂波进行了数学建模，针对海杂波分形的特性进行了多重分形降噪与分割，并将分形与小波消噪、数学形态学有机结合，提出了SAR降噪的辅助技术，亦印证了其有效性。本项目将分形部分与独立成分结合，用分形Holder指数作为成分分析的评价标准，提出了分形独立成分分析算法，即FCA算法。实验表明，FCA算法能够有效地解决低信噪比海杂波合成孔径雷达图像的噪声消除难题，有效地增加了目标的信噪比。