一种改进人类视觉的SAR图像舰船检测方法

发布时间：2018-05-08 11:42

  本文选题：合成孔径雷达 + 舰船检测　； 参考：《测绘科学》2017年04期

【摘要】：针对以离散余弦变换为核心的人类视觉模型舰船检测算法受数据类型限制的问题(即对复数类型的数据检测效果不好),该文提出了一种改进的人类视觉模型SAR图像舰船检测算法。该算法是以快速傅里叶变换代替离散余弦变换,将SAR图像从空间域变换到频率域;快速傅里叶变换对数据类型要求较低,只要求数据是离散的,并且运行效率更高。然后,采用3种星载SAR数据——ENVISAT ASAR(25m)、Sentinel-1(10m)和Cosmo-Skymed(2.5m)进行对比实验。结果表明,以快速傅里叶变换为核心的人类视觉模型舰船检测算法的检测性能和效率优于以离散余弦变换为核心的算法、双参数恒虚警率(CFAR)算法和K分布恒虚警率算法。
[Abstract]:Aiming at the problem that the warship detection algorithm of human visual model based on discrete cosine transform is limited by data type (that is, the effect of complex data detection is not good), an improved human visual model SAR diagram is proposed in this paper. Like ship detection algorithm. The algorithm uses fast Fourier transform instead of discrete cosine transform to transform SAR image from spatial domain to frequency domain. Then, three kinds of spaceborne SAR data (ENVISAT ASARN 25m Sentinel-110m) and Cosmo-Skymedan 2.5m) were used to carry out the comparative experiments. The results show that the detection performance and efficiency of ship detection algorithm based on fast Fourier transform are better than those based on discrete cosine transform, two-parameter CFAR algorithm and K-distributed CFAR algorithm.
【作者单位】： 山东科技大学;中国测绘科学研究院;九成空间科技有限公司;
【基金】：测绘地理信息公益性行业科研专项(201412002)
【分类号】：TN957.52

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本文编号：1861257