基于改进Hough变换的SAR图像机场跑道识别MATLAB系统

资 源 简 介

本系统采用MATLAB实现，通过预处理增强SAR图像特征，结合改进Hough变换智能识别机场跑道。具备噪声抑制与自适应参数调整功能，提升识别准确率。

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

本项目开发了一种针对合成孔径雷达（SAR）图像的机场跑道自动识别系统。系统通过融合图像预处理、直线特征检测与几何约束验证等技术，实现对机场跑道的精准识别与参数提取。核心算法采用改进的Hough变换，有效提升了在SAR图像复杂背景下的跑道识别鲁棒性和准确性。

功能特性

• 图像预处理增强：对输入的SAR图像进行灰度动态范围拉伸、自适应二值化分割和数学形态学滤波，旨在突出跑道线性特征并抑制斑点噪声与无关杂波。
• 改进直线检测：采用改进的Hough变换算法（如概率Hough变换）进行直线段检测，提高检测效率并对算法参数进行自适应优化。
• 几何特征验证：依据机场跑道的先验几何知识（如长度比例、平行性约束）对检测到的直线进行筛选与组合，排除虚假检测，确定候选跑道区域。
• 结果输出与量化：系统最终输出在原图上直观标注跑道边界与中心线的可视化结果，并生成包含跑道方位角、长度、宽度等量化参数的数据报告。

使用方法

1. 准备输入：准备单通道的SAR灰度图像（支持TIFF, JPEG, PNG格式），建议图像分辨率不低于1024×1024像素以确保特征检测效果。
2. 配置参数（可选）：可根据实际需求调整运行参数，例如跑道的最小长度阈值、形态学滤波器的核尺寸、Hough变换的角度检测精度等。
3. 运行主程序：执行系统的主入口函数，系统将自动完成从图像预处理到结果输出的全部流程。
4. 获取结果：程序运行后，将生成：

* result_visualization.png：在原图上叠加了跑道识别结果（红色边界线、黄色中心线）的可视化图像。 * runway_report.txt：文本格式的跑道参数报告，包括跑道数量、方位角、近似尺寸及置信度评分。 * processing_log.txt：记录处理过程中的状态信息与可能的错误原因（如图像质量不佳、未检测到有效跑道等）。

系统要求

• 操作系统：Windows / Linux / macOS
• 编程环境：MATLAB (推荐 R2018a 或更高版本)
• 依赖工具箱：Image Processing Toolbox

文件说明

主程序文件作为整个系统的调度核心，其功能涵盖了完整的处理链条。它负责读取输入的SAR图像数据，依次调用预处理、直线检测、跑道验证等核心算法模块，并对各模块的执行流程进行控制。最终，它完成识别结果的可视化渲染、参数报告的生成以及处理日志的记录与输出。