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SAR图像飞机目标智能检测识别技术研究进展与展望 被引量:8
1
作者 罗汝 赵凌君 +2 位作者 何奇山 计科峰 匡纲要 《雷达学报(中英文)》 EI CSCD 北大核心 2024年第2期307-330,共24页
合成孔径雷达(SAR)采用相干成像机制,具有全天时、全天候成像的独特优势。飞机目标作为一种典型高价值目标,其检测与识别已成为SAR图像解译领域的研究热点。近年来,深度学习技术的引入,极大提升了SAR图像飞机目标检测与识别的性能。该... 合成孔径雷达(SAR)采用相干成像机制,具有全天时、全天候成像的独特优势。飞机目标作为一种典型高价值目标,其检测与识别已成为SAR图像解译领域的研究热点。近年来,深度学习技术的引入,极大提升了SAR图像飞机目标检测与识别的性能。该文结合团队在SAR图像目标特别是飞机目标的检测与识别理论、算法及应用等方面的长期研究积累,对基于深度学习的SAR图像飞机目标检测与识别进行了全面回顾和综述,深入分析了SAR图像飞机目标特性及检测识别难点,总结了最新的研究进展以及不同方法的特点和应用场景,汇总整理了公开数据集及常用性能评估指标,最后,探讨了该领域研究面临的挑战和发展趋势。 展开更多
关键词 合成孔径雷达 目标检测与识别 飞机目标 深度学习 可解释人工智能
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自监督解耦动态分类器的小样本类增量SAR图像目标识别 被引量:1
2
作者 赵琰 赵凌君 +2 位作者 张思乾 计科峰 匡纲要 《电子与信息学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第10期3936-3948,共13页
为提升基于深度学习(DL)的合成孔径雷达自动目标识别(SAR ATR)系统在开放动态的非合作场景中对新类别目标的持续敏捷识别能力,该文研究了SAR ATR的小样本类增量学习(FSCIL)问题,并提出了自监督解耦动态分类器(SDDC)。针对FSCIL中“灾难... 为提升基于深度学习(DL)的合成孔径雷达自动目标识别(SAR ATR)系统在开放动态的非合作场景中对新类别目标的持续敏捷识别能力,该文研究了SAR ATR的小样本类增量学习(FSCIL)问题,并提出了自监督解耦动态分类器(SDDC)。针对FSCIL中“灾难性遗忘”和“过拟合”本质难点和SAR ATR领域挑战,根据SAR图像目标信息的部件化与方位角敏感性特点,于图像域构建了基于散射部件混淆与旋转模块(SCMR)的自监督学习任务,以提升目标表征的泛化性与稳健性。同时,设计了类印记交叉熵(CI-CE)损失并以参数解耦学习(PDL)策略对模型动态微调,以对新旧知识平衡判别。实验在由MSTAR和SAR-AIRcraft-1.0数据集分别构建的覆盖多种目标类别、观测条件和成像平台的FSCIL场景上验证了该算法开放动态环境的适应能力。 展开更多
关键词 SAR目标识别 小样本类增量学习 自监督学习 深度学习
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面向SAR目标识别成像参数敏感性的深度学习技术研究进展
3
作者 何奇山 赵凌君 +1 位作者 计科峰 匡纲要 《电子与信息学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第10期3827-3848,共22页
随着人工智能技术的发展,基于深度神经网络的合成孔径雷达(SAR)目标识别得到了广泛关注。然而,SAR系统的成像机制导致了图像特性与成像参数之间的强相关性,因此深度学习框架下的目标识别算法精度极易受成像参数敏感性的干扰,这成为了制... 随着人工智能技术的发展,基于深度神经网络的合成孔径雷达(SAR)目标识别得到了广泛关注。然而,SAR系统的成像机制导致了图像特性与成像参数之间的强相关性,因此深度学习框架下的目标识别算法精度极易受成像参数敏感性的干扰,这成为了制约先进智能算法部署到实际工程中的一大障碍。该文首先回顾了SAR图像目标识别技术的发展与相关数据集,从雷达工作的成像几何、载荷参数和噪声干扰3个角度,深入分析了成像参数变化对图像特性的影响;然后,从模型、数据、特征3个维度,总结归纳了现有文献关于深度学习技术对成像参数敏感性的鲁棒性与泛化性这一问题的研究进展;接下来,汇总并分析了典型方法的实验结果;最后讨论了在未来有望突破成像参数敏感性这一问题的深度学习技术研究方向。 展开更多
关键词 合成孔径雷达 自动目标识别 深度学习 域自适应 参数敏感性
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深度视觉语音生成研究进展与展望
4
作者 刘丽 隋金坪 +3 位作者 丁丁 赵凌君 匡纲要 盛常冲 《国防科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第2期123-138,共16页
为了进一步推进深度学习技术驱动的视觉语音生成相关科学问题的研究进展,阐述了视觉语音生成的研究意义与基本定义,并深入剖析了该领域面临的难点与挑战;在此基础上,介绍了目前视觉语音生成研究的现状与发展水平,基于生成框架的区别对... 为了进一步推进深度学习技术驱动的视觉语音生成相关科学问题的研究进展,阐述了视觉语音生成的研究意义与基本定义,并深入剖析了该领域面临的难点与挑战;在此基础上,介绍了目前视觉语音生成研究的现状与发展水平,基于生成框架的区别对近期主流方法进行了梳理、归类和评述;最后探讨视觉语音生成研究潜在的问题和可能的研究方向。 展开更多
关键词 视觉语音生成 深度学习 计算机视觉 计算机图形学
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基于时域双谱估计的超宽带雷达目标特性分析 被引量:1
5
作者 匡纲要 粟毅 陆仲良 《电子科学学刊》 CSCD 1998年第1期141-144,共4页
本文利用UWB雷达目标冲击响应局部分量,针对复杂目标,提出了一种时域双谱估计算法,能准确地估计出目标的散射中心分布。根据上述算法利用自行研制的冲激雷达实验系统对缩比飞机模型的实测数据作了分析,结果表明了算法的有效性。
关键词 雷达 UWB雷达 散射中心 目标建模 双谱估计
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基于高光谱图像主成分分量的小目标检测算法研究 被引量:27
6
作者 李智勇 匡纲要 +1 位作者 郁文贤 薛绮 《红外与毫米波学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2004年第4期286-290,共5页
提出了一种基于图像主成分分量的高光谱小目标检测算法 .作为一种多元数据集合 ,通常高光谱数据形成的几何体是一个超平面 .主成分分析能有效估计这一几何体的本征维数 .显著特征值对应的主成分体现了几何体大部分信息 ;而不显著特征值... 提出了一种基于图像主成分分量的高光谱小目标检测算法 .作为一种多元数据集合 ,通常高光谱数据形成的几何体是一个超平面 .主成分分析能有效估计这一几何体的本征维数 .显著特征值对应的主成分体现了几何体大部分信息 ;而不显著特征值对应的主成分则代表了正交于几何体的信息 ,而这些信息中则包含了重要的内容 ,例如目标特性 .文中提出的方法就是利用这些不显著的主成分分量来进行小目标检测 .该方法减少了对先验光谱信息的依赖 。 展开更多
关键词 高光谱 目标检测 超平面 小目标检测算法 主成分分析 遥感图像
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改进的二维Otsu图像分割方法及其快速实现 被引量:44
7
作者 陈琪 熊博莅 +1 位作者 陆军 匡纲要 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2010年第5期1100-1104,共5页
通过实验和理论验证2维直方图的副对角区域的概率和不一定很小而不能忽略,因而传统2维Otsu法中关于主对角区域的概率和近似为1的假设不够合理。针对该问题,该文提出了一种改进的2维Otsu法及其快速实现。新方法舍弃了不合理的假设,通过... 通过实验和理论验证2维直方图的副对角区域的概率和不一定很小而不能忽略,因而传统2维Otsu法中关于主对角区域的概率和近似为1的假设不够合理。针对该问题,该文提出了一种改进的2维Otsu法及其快速实现。新方法舍弃了不合理的假设,通过单独计算2维直方图主对角区域概率的方法,来准确估计主对角区域中目标和背景的概率,并重新计算2维Otsu。实验结果表明,改进的2维Otsu法能够获得明显优于传统2维Otsu法的分割效果,其快速算法的计算复杂度与传统2维Otsu法的快速算法相当。 展开更多
关键词 图像分割 2维Otsu法 阈值 快速递归
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基于Mellin变换的K分布参数估计新方法 被引量:16
8
作者 时公涛 赵凌君 +3 位作者 桂琳 陆军 蒋咏梅 匡纲要 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第9期2083-2089,共7页
K分布是目前SAR图像建模领域应用最广泛、最著名的统计模型之一.当前普遍采用的是基于矩估计的参数估计方法,但其存在等效视数值需要经验获取、容易出现错误估计以及造成K分布失效等问题.为此,本文提出了一种基于Mellin变换的K分布参数... K分布是目前SAR图像建模领域应用最广泛、最著名的统计模型之一.当前普遍采用的是基于矩估计的参数估计方法,但其存在等效视数值需要经验获取、容易出现错误估计以及造成K分布失效等问题.为此,本文提出了一种基于Mellin变换的K分布参数估计新方法.该方法以Mellin变换为基础,详细推导了K分布对应的第一个、第二个第二类型的特征函数和它们各自对应的对数矩和对数累积量,最终获得了K分布参数估计简洁的迭代表达式.所提方法不但有效克服了K分布失效的问题,更为重要的是,其把视数同形状参数、尺度参数一样视为待估计的参数,且能够快速准确地迭代出它们的估计值,保证了K分布的拟合精度.实验结果证明了所提方法的有效性. 展开更多
关键词 合成孔径雷达 K分布 矩估计 Mellin变换
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深度卷积神经网络图像识别模型对抗鲁棒性技术综述 被引量:26
9
作者 孙浩 陈进 +2 位作者 雷琳 计科峰 匡纲要 《雷达学报(中英文)》 CSCD 北大核心 2021年第4期571-594,共24页
近年来,以卷积神经网络为代表的深度识别模型取得重要突破,不断刷新光学和SAR图像场景分类、目标检测、语义分割与变化检测等多项任务性能水平。然而深度识别模型以统计学习为主要特征,依赖大规模高质量训练数据,只能提供有限的可靠性... 近年来,以卷积神经网络为代表的深度识别模型取得重要突破,不断刷新光学和SAR图像场景分类、目标检测、语义分割与变化检测等多项任务性能水平。然而深度识别模型以统计学习为主要特征,依赖大规模高质量训练数据,只能提供有限的可靠性能保证。深度卷积神经网络图像识别模型很容易被视觉不可感知的微小对抗扰动欺骗,给其在医疗、安防、自动驾驶和军事等安全敏感领域的广泛部署带来巨大隐患。该文首先从信息安全角度分析了基于深度卷积神经网络的图像识别系统潜在安全风险,并重点讨论了投毒攻击和逃避攻击特性及对抗脆弱性成因;其次给出了对抗鲁棒性的基本定义,分别建立对抗学习攻击与防御敌手模型,系统总结了对抗样本攻击、主被动对抗防御、对抗鲁棒性评估技术的研究进展,并结合SAR图像目标识别对抗攻击实例分析了典型方法特性;最后结合团队研究工作,指出存在的开放性问题,为提升深度卷积神经网络图像识别模型在开放、动态、对抗环境中的鲁棒性提供参考。 展开更多
关键词 深度卷积神经网络 SAR图像识别 信息安全 对抗攻击与防御 鲁棒性评估
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基于SAR图像的目标散射中心特征提取方法研究 被引量:12
10
作者 计科峰 匡纲要 +1 位作者 粟毅 郁文贤 《国防科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第1期45-50,共6页
针对SARATR需要,基于属性散射中心模型,研究了从SAR图像提取目标散射中心特征的方法。该方法首先从SAR图像分割出包括单个散射中心响应的目标区域,然后判断该区域对应的散射中心的类型,最后再采用相应的参数模型进行参数初值选择和数字... 针对SARATR需要,基于属性散射中心模型,研究了从SAR图像提取目标散射中心特征的方法。该方法首先从SAR图像分割出包括单个散射中心响应的目标区域,然后判断该区域对应的散射中心的类型,最后再采用相应的参数模型进行参数初值选择和数字优化,从而得到对应该区域的目标散射中心特征。通过循环执行上面的步骤,就可以从SAR图像提取出目标所有散射中心特征。仿真结果表明,该算法具有良好的估计性能。 展开更多
关键词 合成孔径雷达 特征提取 目标散射中心 目标识别 图像分割 SAR 参数模型
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SAR图像目标峰值特征提取与方位角估计方法研究 被引量:16
11
作者 计科峰 匡纲要 +1 位作者 粟毅 郁文贤 《宇航学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第1期102-108,113,共8页
目标峰值特征是 SAR图像目标识别的重要特征之一 ,峰值特征提取是 SAR图像目标识别的一个重要步骤 ,为了由 SAR图像快速、精确地提取目标峰值特征 ,本文首先研究了 SAR图像目标峰值特征提取方法 ,提出了一种 "子像素 "级精度... 目标峰值特征是 SAR图像目标识别的重要特征之一 ,峰值特征提取是 SAR图像目标识别的一个重要步骤 ,为了由 SAR图像快速、精确地提取目标峰值特征 ,本文首先研究了 SAR图像目标峰值特征提取方法 ,提出了一种 "子像素 "级精度的 SAR图像目标峰值特征提取方法 ,并通过仿真实验分析了峰值位置、峰值幅度的估计精度。由于目标 SAR图像或 SAR图像特征矢量对目标方位角变化的敏感性 ,因此 ,为了提高 SAR图像目标识别系统的分类效率 ,本文还研究了 SAR图像目标方位角估计方法 ,提出了一种利用峰值特征基于线性回归的 SAR目标方位角估计方法 ,和现有方法相比 ,该方法除了计算速度快 ,估计精度较高之外 ,还能在估计方位角的同时 ,给出该估计的置信区间 ,从而更好的满足 SAR ATR的实际需要。文中通过对大量实测 MSTAR SAR图像目标方位角的估计实验 ,验证了本文目标峰值特征提取及方位角估计方法的有效性。 展开更多
关键词 合成孔径雷达 图像处理 目标识别 峰值提取 方位角估计
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基于多特征联合的高分辨率SAR图像机动目标快速获取 被引量:10
12
作者 高贵 蒋咏梅 +2 位作者 张琦 匡纲要 李德仁 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第9期1663-1667,共5页
提出了一种高分辨率SAR图像机动目标快速获取方法.该方法首先利用SAR图像中的对比度信息采用CFAR检测以确定图像中潜在目标区域的位置,然后提取每一个潜在目标区域的尺寸特征、形状特征以及对比度特征进行基于投票机制的目标鉴别,从而... 提出了一种高分辨率SAR图像机动目标快速获取方法.该方法首先利用SAR图像中的对比度信息采用CFAR检测以确定图像中潜在目标区域的位置,然后提取每一个潜在目标区域的尺寸特征、形状特征以及对比度特征进行基于投票机制的目标鉴别,从而滤除自然杂波虚警以及部分人造杂波虚警.实测数据的结果证明了该方法的有效性. 展开更多
关键词 合成孔径雷达 机动目标 检测 鉴别
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高分辨率SAR图像分割及目标特征提取 被引量:18
13
作者 高贵 匡纲要 李德仁 《宇航学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第2期238-244,共7页
提出了一种非监督SAR图像快速分割算法,对分割得到的目标区域进行特征提取。分割方法利用固体热扩散模型与图像尺度空间的等价性,在SAR图像初始分割的基础上,引入最大后验概率矩阵的各向异性多尺度平滑,在保持图像结构信息的同时滤除斑... 提出了一种非监督SAR图像快速分割算法,对分割得到的目标区域进行特征提取。分割方法利用固体热扩散模型与图像尺度空间的等价性,在SAR图像初始分割的基础上,引入最大后验概率矩阵的各向异性多尺度平滑,在保持图像结构信息的同时滤除斑点噪声对于分割的影响。然后提取目标区域6个特征以详细描述目标,实验结果表明:该方法计算速度快,能够从获得的目标区域得到大量有用的信息。 展开更多
关键词 合成孔径雷达 图像 各向异性 热扩散方程 特征提取
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一种基于G^0分布的SAR图像快速CFAR检测方法 被引量:11
14
作者 贺志国 周晓光 +1 位作者 陆军 匡纲要 《国防科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第1期47-51,共5页
杂波统计模型是决定CFAR检测算法性能的关键因素。G0分布能对单视和多视SAR图像中均匀、一般不均匀和极不均匀区域精确建模,但存在参数估计复杂、阈值表达式难以求解的问题,限制了其实用性。针对这些问题,分别采用矩估计法和二分法来完... 杂波统计模型是决定CFAR检测算法性能的关键因素。G0分布能对单视和多视SAR图像中均匀、一般不均匀和极不均匀区域精确建模,但存在参数估计复杂、阈值表达式难以求解的问题,限制了其实用性。针对这些问题,分别采用矩估计法和二分法来完成参数的估计和阈值的求取,并通过目标区域预筛选和迭代计算等手段进一步提高了计算效率,得到了一种兼顾检测效果和效率的快速CFAR检测方法。实验结果验证了该方法的有效性。 展开更多
关键词 G0分布 CFAR检测 SAR图像 参数估计
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基于特征的SAR遥感图像港口检测方法 被引量:10
15
作者 陈琪 陆军 +1 位作者 赵凌君 匡纲要 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2010年第12期2873-2878,共6页
遥感图像中港口检测是遥感海洋应用研究的重要方面。快速、准确地检测港口将大大提高遥感图像的自动解译能力。该文通过研究港口目标配置,从港口功能特征出发建立了港口特征模型,并在此基础上提出了一种基于特征的遥感图像港口检测方法... 遥感图像中港口检测是遥感海洋应用研究的重要方面。快速、准确地检测港口将大大提高遥感图像的自动解译能力。该文通过研究港口目标配置,从港口功能特征出发建立了港口特征模型,并在此基础上提出了一种基于特征的遥感图像港口检测方法。首先根据港口的几何特征、拓扑特征完成港口突堤的提取与筛选,然后根据港口的上下文特征、几何特征,选择突堤特征点并计算特征点间岸线封闭性,最后根据封闭性准则完成港口检测。实验结果表明,相对于已有的港口检测方法,新方法具有港口检测正确、轮廓完整、检测率高、运算速度快等特点。 展开更多
关键词 遥感图像处理 港口检测 特征模型 封闭性准则
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基于Hough变换的高分辨SAR图像道路目标检测 被引量:10
16
作者 贾承丽 匡纲要 粟毅 《国防科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第1期50-55,共6页
给出了一种检测高分辨率SAR图像道路目标的方法。该方法首先对原始图像进行一系列的预处理,然后利用Hough变换识别道路。在提取感兴趣区域时,该算法采用了高斯概率迭代方法代替了一般的CFAR检测或阈值分割;在进行Hough变换时,该算法用平... 给出了一种检测高分辨率SAR图像道路目标的方法。该方法首先对原始图像进行一系列的预处理,然后利用Hough变换识别道路。在提取感兴趣区域时,该算法采用了高斯概率迭代方法代替了一般的CFAR检测或阈值分割;在进行Hough变换时,该算法用平均Hough变换代替一般的Hough变换;在检测变换域峰值点时,采用了结合全局CFAR检测的最大值点搜索的方法;最后对检测出来的准道路,该算法根据道路的独具性质进行鉴别,以确定其是否确实为道路。使用MSTARRedstone实测杂波图进行实验,取得了满意的效果。 展开更多
关键词 道路目标检测 SAR图像 合成孔径雷达 HOUGH变换 CFAR检测 阈值分割 雷达图像处理
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一种新的极化SAR图像目标CFAR检测方法 被引量:9
17
作者 王娜 时公涛 +1 位作者 陆军 匡纲要 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2011年第2期395-400,共6页
该文提出了一种新的极化SAR图像目标CFAR检测算法。首先,在乘积模型框架下,引入具有均匀度变化下广泛杂波区域建模能力的逆Gamma分布,推导出了极化匹配滤波(PMF)检测量的分布模型P-G0分布。进而,利用基于Mellin变换的对数累积量导出了P... 该文提出了一种新的极化SAR图像目标CFAR检测算法。首先,在乘积模型框架下,引入具有均匀度变化下广泛杂波区域建模能力的逆Gamma分布,推导出了极化匹配滤波(PMF)检测量的分布模型P-G0分布。进而,利用基于Mellin变换的对数累积量导出了P-G0分布的参数估计器,保证了PMF检测量的精确建模。最后,推导出P-G0分布的CFAR检测阈值求解公式,以此设计了新的CFAR检测算法。利用RADARSAT-2极化SAR数据的实验结果表明了P-G0分布对不同均匀度的地物都具有良好的拟合性能,所提检测算法能够实现均匀度变化较大环境下目标的准确、自动检测。 展开更多
关键词 SAR CFAR检测 极化匹配滤波 逆Gamma分布 P-G0分布
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高分辨率SAR图像目标峰值提取及峰值稳定性分析 被引量:7
18
作者 高贵 计科峰 +1 位作者 匡纲要 李德仁 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2005年第4期561-565,共5页
SAR图像自动目标识别的一个主要途径是通过目标峰值序列的匹配进行识别。该文提出了SAR图像的通用高斯峰 值模型,并根据该模型设计了SAR图像目标峰值提取方法,进而利用实测目标数据分析了目标峰值对于目标方位角,雷达俯 仰角以及目标结... SAR图像自动目标识别的一个主要途径是通过目标峰值序列的匹配进行识别。该文提出了SAR图像的通用高斯峰 值模型,并根据该模型设计了SAR图像目标峰值提取方法,进而利用实测目标数据分析了目标峰值对于目标方位角,雷达俯 仰角以及目标结构等目标配置条件变化下的稳定性。结果表明,目标SAR图像峰值对于目标的配置条件变化具有一定的'稳 定性',这说明,利用峰值特征进行SAR图像目标识别是可行的。 展开更多
关键词 合成孔径雷达 图像 峰值提取 通用高斯峰值模型 目标识别
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一种基于变化检测技术的SAR图像舰船目标鉴别方法 被引量:15
19
作者 张小强 熊博莅 匡纲要 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2015年第1期63-70,共8页
该文引入变化检测思想,利用SAR图像中海杂波和目标之间的灰度差异,通过对潜在舰船目标切片的目标像素和背景像素进行分离,计算目标像素聚集度(TPAM)特征,实现对高亮像素在图像切片中聚集程度的定量评估,从而鉴别目标切片中是否包含有舰... 该文引入变化检测思想,利用SAR图像中海杂波和目标之间的灰度差异,通过对潜在舰船目标切片的目标像素和背景像素进行分离,计算目标像素聚集度(TPAM)特征,实现对高亮像素在图像切片中聚集程度的定量评估,从而鉴别目标切片中是否包含有舰船目标,有效去除杂波虚警。首先,基于感兴趣区域(ROI)切片中心为目标像素及四周为海杂波的合理假设,构建似然比变化检测量获取差异图像;然后,利用KSW熵阈值选择方法实现差异图像中目标像素和海杂波像素的自动分离,生成二值图像;最后,利用切片中心像素为种子点,对二值图像进行区域生长,计算目标像素聚集度特征,并判断目标切片是否包含舰船目标。基于RADARSAT-1 SAR实测数据的实验结果表明,该文方法得到的目标像素聚集度特征计算简单、稳健性好、可区分度高,具有良好的鉴别性能,能够去除大部分海杂波干扰产生的虚警,有效地降低目标检测虚警率。 展开更多
关键词 SAR图像 目标鉴别 似然比检测量 KSW熵法 目标像素聚集度
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SAR图像港口区域舰船检测新方法 被引量:6
20
作者 陈琪 王娜 +2 位作者 陆军 时公涛 匡纲要 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2011年第9期2132-2137,共6页
SAR图像港口内舰船检测是SAR图像海洋应用研究的重要方面。快速、准确地检测港口内舰船将大大提高SAR图像的自动解译能力。该文通过分析港口内舰船停靠特点,提出了一种新的SAR图像港口内舰船检测方法。首先基于港口岸线获取港口沿岸区域... SAR图像港口内舰船检测是SAR图像海洋应用研究的重要方面。快速、准确地检测港口内舰船将大大提高SAR图像的自动解译能力。该文通过分析港口内舰船停靠特点,提出了一种新的SAR图像港口内舰船检测方法。首先基于港口岸线获取港口沿岸区域SAR图像,然后详细分析了港口沿岸区域SAR图像的杂波统计特性,进而采用基于G0分布的CFAR(Constant False Alarm Rate)检测算法完成了港口内舰船检测。实验结果表明,新方法能有效地将不同形状的港口区域的舰船与绝大部分陆地分开,具有港口内舰船检测率高、虚警率低等特点。 展开更多
关键词 SAR图像 港口检测 舰船检测 恒虚警率
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