基于NSCT分解系数的SAR图像目标检测算法

发布时间：2017-10-15 21:06

  本文关键词：基于NSCT分解系数的SAR图像目标检测算法

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【摘要】：恒虚警率(constant false alarm ratio,CFAR)目标检测法用于合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)图像时,通常要求图像有强的对比度,而实际上此条件很难满足。为提高SAR图像目标的检测率,特别是低信噪比图像,从SAR成像机理入手,结合非下采样Contourlet变换(nonsubsampled Contourlet transform,NSCT)理论的多尺度、多方向和平移不变性等特点,提出了一种新的SAR图像目标提取算法,即TD-NSCT(target detection based on NSCT)算法。该方法融合了CFAR检测器和NSCT的优点,通过对分解系数特征的选取和组合,达到改善SAR图像信噪比、提高SAR目标检测率的目的。用不同实际SAR图像数据和不同方法进行了比较实验,实验结果表明TD-NSCT算法能有效提高SAR目标的检测率,特别是对于那些隐藏地物目标的低信噪比SAR图像,证明TD-NSCT算法是一种可行和有效的SAR图像目标检测算法。
【作者单位】： 西京学院信息工程学院;
【关键词】： 合成孔径雷达图像 恒虚警率 非下采样轮廓波变换 目标检测 多尺度
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61379031,41574008)
【分类号】：TN957.52
【正文快照】： 0引言合成孔径雷达(SAR)是一种主动微波遥感探测技术,突破了光学遥感受气候和黑夜的影响。SAR采用脉冲压缩技术获得了距离向的高分辨率,克服了传统真实孔径雷达距离向分辨率受发射脉冲宽度的限制,解决了探测距离与距离向分辨率之间的矛盾;同时,其利用合成孔径技术获得了高的方，

本文编号：1038687