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随着民航和航空业的快速发展，机场的建设规模和设施水平也越来越高。为保障机场和周边地区的安全，机场需要布置一定数量的掩体目标。掩体目标是一种看似普通的建筑，其主要作用是在飞机起降等过程中防止外界恶劣环境对机场和飞机的影响，并且可以保障旅客的安全。因此，在机场区域对掩体目标的检测非常必要，成为了机场安全工作中的重要组成部分。
合成孔径雷达（SAR）是一种主要利用微波遥感技术的设备，其特点是在任何天气和光照条件下获得与目标距离大小相关的图像。SAR在机场安全领域的应用越来越广泛。其具有高分辨率、高灵敏度、强反射和穿透性等特点，特别适合于机场区域的掩体目标检测。本论文主要针对SAR图像中机场区域的掩体目标检测方法进行讨论。
首先，本论文重点研究SAR图像机场区域的掩体目标检测技术中的预处理和特征提取两个方面。对于SAR图像，由于其影像中存在噪声和多余信息，需要通过预处理对SAR图像进行处理，以达到更好的检测效果。预处理包括滤波、旋转校正等。其中，滤波是预处理的重要环节，通过降噪处理，可以在去掉噪声的同时保留目标区域的特征信息。
对于特征提取，本论文提出了一种基于纹理特征的SAR图像机场区域的掩体目标检测方法。该方法可以提取SAR图像中的稠密纹理特征，通过计算并提取这些纹理特征，实现目标定位。具体而言，通过Laws滤波器提取纹理特征，利用局部二值模式（LBP）计算特征值，最后通过质心簇算法（K-means）完成掩体目标检测。该方法具有对图像轮廓描述能力较强的优点，不仅能够提高掩体目标检测的准确性，而且减少误差的可能性，为机场区域的掩体目标检测提供了一种有效的方法。
其次，本论文还研究了SAR图像机场区域掩体目标检测的模型构建。可以根据SAR图像中掩体目标的特征进行掩体目标检测。对于模型构建，需要对SAR图像中的像素点进行分类，即像素点属于掩体目标或背景。根据像素点的类别，可以将这些像素点组合为对象，并通过特定的算法进行识别。本论文提出了一种基于支持向量机分类器（SVM）和候选区域的掩体目标检测方法。该方法通过SVM分析像素值和像素特征提取，得出像素点是否属于掩体目标。同时，该方法利用表面积过滤和图像分割等技术，提取出候选区域，通过SVM进行分类判别，从而实现掩体目标的识别和定位。该方法具有较高的准确度和稳定性，为机场区域的掩体目标检测提供了另一种有效的方法。
在本论文的研究过程中，我们还发现了SAR图像主成分分析（PCA）在掩体目标检测中也具有一定的应用价值。如通过PCA分析，我们可以得到SAR图像的主要特征矩阵，从而更加直观地对SAR图像进行观察和分析。同时，该方法还可以提取出SAR图像中的主要特征区域，并在其中寻找掩体目标，实现掩体目标的快速检测。
总的来说，本论文主要讨论了SAR图像机场区域的掩体目标检测方法。通过对SAR图像的预处理和特征提取，以及模型构建中的具体算法研究和应用，我们提出了多种SAR图像掩体目标检测的方法，包括基于纹理特征的方法、基于SVM分类器和候选区域等方法等，并分别进行了实验验证，这些方法均取得了较好的效果。SAR图像的掩体目标检测方法，可以为机场安全的工作提供有力的技术支持。