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基于CFAR级联的SAR图像舰船目标检测算法 总被引:1,自引:0,他引:1
SAR图像舰船目标检测在军事监视和海洋环境监管等方面有着重要的意义。针对SAR图像的特点,提出了一种基于全局CFAR检测与局部CFAR检测级联的舰船目标检测算法。在全局CFAR检测中,通过海杂波特性拟合优选海杂波统计模型,以较高的虚警率筛选潜在的目标点;在局部CFAR检测中,以潜在目标点的连通区域为单位,通过检测窗口的选取、背景像素的确定和海杂波拟合等步骤以后,以较低的虚警率确定目标。最后,通过条件扩张算法和目标像素聚类完善船只细节。实验结果表明,文中算法在保证良好的检测性能的同时,具有检测效率高、舰船细节完整等优点,为舰船目标鉴别和信息提取提供了良好的保障,更加符合实际应用需求。 相似文献
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SAR图像舰船目标检测算法的对比研究 总被引:8,自引:0,他引:8
SAR图像舰船目标检测有二种经典算法:双参数CFAR算法和K-分布CFAR算法。本文分析了二种算法的特点,使用RADARSAT卫星不同模式SAR图像分别进行实验,给出二种算法的适应性。 相似文献
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基于CFAR的SAR目标检测 总被引:1,自引:0,他引:1
CFAR检测是由事先定好恒定虚警概率进行目标检测的一种算法,其前提是目标相对于背景具有较强的对比度。CFAR算法通过单个像素灰度和某一门限的比较达到检测目标像素的目的。文中研究了恒虚警概率检测算法,推导了不同拟合分布的具体形式,给出了几种代表性检测器,如CA-CFAR检测器,通过仿真结果证明,在均匀杂波区域中,3种检测器的结果相当,都能检测出目标。但从整体看,CA-CFAR的检测性能更好。 相似文献
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扩展分形法结合B-CFAR在SAR图像目标检测中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
针对文献[1]的扩展分形(Extended Fractal.EF)方法,分析了EF特征的优劣性。结合SAR图像的统计特性,本文将EF检测与双参数恒虚警车(Bi-parameter Constant False Alarm Rate B-CFAR)检测相结合.提出两个改进方案:一、利用两种特征的融合信息在决策层决策的检测方案;二、先用B-CFAR增强感兴趣目标区域(Region of Interest.ROI).在此处理之后再用EF法检测。我们将这两种方案运用在复杂的二维SAR图像飞机检测中.得到了良好的检测效果。 相似文献
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在杂波纹理服从Beta分布的极化合成孔径雷达(Polarimetric Synthetic Aperture Radar,POLSAR)图像目标检测中,提出了一种基于多视极化白化滤波(Multilook Polarimetric Whitening Filter,MPWF)的恒虚警(Constant False Alarm Rate,CFAR)检测解析新方法.首先,假设乘积模型中纹理变量服从Beta分布,推导得到MPWF检测量的概率密度函数(Probability Density Function,PDF).然后,对概率密度函数积分得到虚警概率关于检测门限的解析式,并设计相应的CFAR检测流程.最后,提出了基于MPWF的对数累积量估计方法,对Beta分布纹理变量参数u和v进行估计.通过实测数据验证了新方法的有效性.实验结果表明Beta分布对某些区域的极化SAR数据有更好的拟合效果,同时新方法与已有方法相比具有更好的CFAR保持能力. 相似文献
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合成孔径雷达(SAR)图像舰船目标检测一直受到学者广泛关注,恒虚警率(CFAR)检测算法作为雷达图像经典目标检测算法被广泛应用于SAR图像舰船目标检测中。然而经典CFAR检测性能容易受到相干斑噪声影响,基于滑窗的检测结果对滑窗的尺寸选择非常敏感,难以保证杂波背景中不存在目标像素,并且计算效率较低。针对上述问题,该文提出了一种新的基于超像素无窗快速CFAR的SAR图像舰船目标检测算法。首先,利用基于密度的快速噪声空间聚类(DBSCAN)超像素生成方法生成SAR图像的超像素。在SAR数据服从混合瑞利分布的假设下,定义了超像素相异度。然后利用超像素精确估计每个像素的杂波参数,即使在多目标情况下,也可以克服传统CFAR滑动窗口的缺点。此外,基于SAR图像变异系数,提出了一种基于变异系数的局部超像素对比度来优化CFAR检测,以此消除大量杂波虚警,如陆地区域人造目标。对5幅SAR图像的实验结果表明,与其他方法相比,该文方法对不同场景SAR图像海面舰船目标检测都十分稳健。 相似文献
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等效视数是影响极化合成孔径雷达(PolSAR)图像恒虚警 (CFAR)检测性能的重要参数.目前等效视数的估计大都不是整数,导致已有的基于整数等效视数的CFAR检测方法不再适用.为解决此问题,提出了一种新的PolSAR图像目标CFAR检测解析算法.首先,在Wishart分布假设下,推导出了多视极化白化滤波(MPWF)检测量的概率密度函数;然后对其积分得到了CFAR检测门限关于等效视数的解析表达式;最后通过仿真数据和AIRSAR实测数据比较了新方法与已有的适用于整数等效视数的检测方法和双参数恒虚警(2P-CFAR)检测方法的CFAR检测性能.结果表明新方法中实际虚警概率与给定的恒虚警概率最为接近,更好保证了CFAR检测的恒虚警假设. 相似文献
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分析了中高分辨率SAR海洋图像的目标和海杂波特点,利用了SAR海洋图像中舰船目标的灰度相关性、形状特性以及舰船目标与背景杂波的信杂比特性,提出了一种基于灰度相关性的联合CFAR舰船检测算法。算法综合利用了舰船目标内部相邻像素间的灰度强相关性和舰船目标和海杂波的信杂比,建立了海杂波区域内相邻像素间灰度值的二维对数正态分布来实现联合CFAR检测。该算法能够改善斑点噪声和背景局部不均匀对检测带来的虚警,检测效果相比于传统检测算法更加优越。 相似文献
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在已有的极化合成孔径雷达(PolSAR)图像恒虚警(CFAR)检测方法中,存在着高分辨下杂波模型适用性差的难题。为此提出了一种Fisher分布下的CFAR检测方法,并定义虚警损失率(CFAR Loss,CL)以量化评估算法的恒虚警保持性能.首先,在乘积模型框架下引入Fisher纹理变量,推导出了多视极化匹配滤波(Multi-look Polarization Matched Filter,MPMF)检测量的概率密度函数(PDF).然后,对PDF积分得到了虚警概率的闭合解析式,并设计了CFAR检测流程.仿真数据和机载合成孔径雷达(Airborne SAR,AIRSAR)数据实验结果表明,与基于K分布、G0分布、Wishart分布的CFAR检测算法以及双参数恒虚警(two-Parameter CFAR,2P-CFAR)算法相比,新方法具有良好的恒虚警保持性能和检测性能,具有较强的鲁棒性,且运算时间未明显增加,相比于其他检测方法,品质因数(Figure of Merit,FoM)平均高出12.80%. 相似文献
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在已有的极化合成孔径雷达(SAR)图像恒虚警(CFAR)检测方法中,存在着高分辨下杂波模型适用性差的难题.为此提出了一种Fisher分布下具有虚警概率解析表达形式的CFAR检测方法.首先,在乘积模型框架下,引入Fisher纹理变量,推导出了极化白化滤波(PWF)检测量的概率密度函数(PDF).然后,对PDF积分得到了虚警概率关于检测门限的解析表达形式,并设计了相应的CFAR检测算法流程.最后,通过机载合成孔径雷达(AIRSAR)实测数据比较了新方法和双参数恒虚警(2P-CFAR)算法及已有的基于K分布、G0分布、Wishart分布的CFAR检测方法的检测性能.结果表明新方法能有效检测出目标,且鲁棒性较强,相比于其他检测方法,品质因数平均高出32.66%. 相似文献
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在球不变随机向量(SIRV,Spherically Invariant Random Vector)的非高斯杂波背景下,提出了一种新的距离扩展目标检测器.给出了检测参数的简易确定方法,推导了虚警概率与检测阈值的解析表达式,证明了所提检测器的恒虚警率特性.仿真实验表明,在参数设置合理情况下,所提出的检测器性能远好于已有的两种距离扩展目标检测器.另外,随着阵元数、目标散射点个数及杂波尖峰的增加,检测器的性能得到提高;且该检测器对第三门限的选取和不同的杂波相关性均具有很好的鲁棒性. 相似文献