基于区域的GLRT车辆目标检测方法
本文选题：SAR图像 切入点：车辆目标检测 出处：《南京航空航天大学学报》2014年06期 论文类型：期刊论文
【摘要】：基于合成孔径雷达(Synthetic aperture radar,SAR)图像的地面车辆目标自动检测是一项重要的SAR军事应用研究。提出一种基于区域的广义似然比法(Generalized likelihood ratio test,GLRT)的目标检测方法,该方法将GLRT目标检测理论与图像分割技术相结合。首先利用普通图像常用的分割聚类方法从SAR图像场景中粗略地分离出陆地杂波区域和目标潜在区域。然后根据分割结果,分别对两区域数据建立合理的统计模型。最后在背景和目标统计特性都已知的情况下,采用GLRT目标检测方法对目标潜在区域的像素点进行逐一检测,获得更为精确的检测结果。对实际SAR数据处理的结果表明,该方法能有效地从陆地场景中检测出地面车辆目标,且具备一定的精确性和快速性。
[Abstract]:Automatic detection of ground vehicle targets based on synthetic Aperture Radar synthetic aperture Radar (SAR) images is an important research on the application of SAR in military applications. A method of target detection based on region based generalized likelihood ratio method for generalized likelihood ratio test (GLRTT) is proposed. This method combines the theory of GLRT target detection with the image segmentation technique. Firstly, the land clutter region and the target potential area are roughly separated from the SAR image scene by using the common image segmentation clustering method, and then according to the segmentation results, A reasonable statistical model is established for the data of the two regions respectively. Finally, when the background and the statistical characteristics of the target are known, the pixel points of the potential region of the target are detected one by one by using the GLRT target detection method. The results of actual SAR data processing show that the method can effectively detect ground vehicle targets from land scenes, and has certain accuracy and rapidity.
【作者单位】： 南京航空航天大学自动化学院;
【基金】：国家自然科学基金(61102138)资助项目
【分类号】：TN957.52
【参考文献】
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，本文编号：1569611
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