基于改进Hough变换的SAR图像机场跑道智能识别MATLAB项目

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现SAR图像预处理与跑道特征提取，通过动态范围拉伸增强对比度、自适应二值化分割及形态学滤波去除噪声，采用改进Hough变换算法优化直线检测，提升机场跑道识别的准确性与效率。

详 情 说 明

基于改进Hough变换的SAR图像机场跑道智能识别系统

项目介绍

本项目是一个专门针对合成孔径雷达(SAR)图像的机场跑道智能识别系统。系统通过改进的Hough变换算法，结合自适应图像增强和形态学滤波技术，实现对SAR图像中机场跑道的精确检测与识别。系统具备完整的处理流程：从图像预处理到特征提取，再到识别验证，最终输出结构化的跑道几何参数和可视化结果。

功能特性

• SAR图像预处理模块：实现图像灰度动态范围拉伸增强对比度，自适应阈值二值化分割，数学形态学滤波去噪
• 跑道特征提取模块：采用改进的Hough变换算法进行直线特征检测，优化传统Hough变换在SAR图像中的适应性
• 识别验证模块：通过几何特征约束（长度、宽度、平行性）验证跑道识别结果，输出结构化识别信息
• 可视化交互界面：支持原始SAR图像与处理结果的对比显示，可调整参数实时观察处理效果

使用方法

1. 准备输入数据：单波段或多波段SAR遥感图像（.tiff/.jpg/.png格式）
2. 可选输入图像元数据：分辨率、成像角度、地理坐标信息
3. 设置处理参数：灰度拉伸范围、二值化阈值、形态学算子尺寸等
4. 运行系统，观察处理过程和结果
5. 查看输出结果：处理过程图像序列、跑道识别结果图、结构化数据和分报告

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• Image Processing Toolbox
• 推荐内存：8GB以上
• 支持的操作系统：Windows/Linux/macOS

文件说明

main.m文件作为系统的主入口程序，实现了整个跑道识别流程的核心控制功能。该文件整合了图像预处理、特征提取、识别验证和结果可视化四大模块的协调运作，负责参数初始化、处理流程调度、各模块间的数据传递以及最终结果的综合输出。同时，该文件还提供了用户交互接口，允许用户动态调整关键处理参数并实时观察处理效果变化。