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1.
提出一种基于先验驱动的恒虚警目标检测算法,用于高分辨率输电线走廊电力塔SAR图像的检测.根据压缩感知的方法对背景杂波进行重建,采用矩估计的方法对分布参数进行估计并计算出CFAR阈值,通过OS-CFAR的方法进行检测,以输电线走廊的遥感特征为先验对检测结果进行后处理,消除虚警现象的影响从而获得最终的检测结果.试验结果表明,该算法可以很好地实现对输电线走廊电力塔目标的检测.  相似文献
2.
基于多尺度联合分割方法,提出一种SAR图像电力线走廊变化检测算法。该算法首先通过TurboPixels算法对多时相SAR图像电线塔走廊进行多尺度联合过分割,每个过分割区域即为一个"超像素";然后根据超像素区域的统计分布差异计算每个尺度上的差异度;最后融合多尺度差异,利用自动阈值提取最终的变化检测区域.实验结果表明该算法具有较为满意的变化检测效果.  相似文献
3.
传统SAR变化检测使用单一描述来提取多时相SAR图像间的变化信息,没有充分挖掘图像中的多特征信息,导致复杂变化场景下算法检测精度不高.针对这一问题,提出一种基于多种特征融合的SAR图像变化检测方法.该方法首先对多时相SAR图像输电走廊区域进行多种特征提取,并选取合适SAR变化检测的特征,然后在多时相SAR图像中计算每种特征对应的差异图,最后从图像融合的角度分别使用主成分分析法(PCA)和证据推理理论(DST)对这些多特征对应的差异图进行融合并提取最终的变化检测结果.实验结果表明该方法具有较为满意的变化检测效果.  相似文献
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