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基于方向性粗糙度特征的SAR目标检测算法
1
作者
胡风明
杨汝良
《系统仿真学报》
CAS
CSCD
北大核心
2010年第1期236-240,共5页
针对扩展分形(EF)特征检测SAR目标虚警率高的不足,提出了基于方向性粗糙度特征(Directional Roughness Feature,DRF)对SAR图像目标检测的算法。该算法用指数小波在一个尺度和任意一个方向θ(0 0<θ<900)上对SAR图像滤波,对滤波后...
针对扩展分形(EF)特征检测SAR目标虚警率高的不足,提出了基于方向性粗糙度特征(Directional Roughness Feature,DRF)对SAR图像目标检测的算法。该算法用指数小波在一个尺度和任意一个方向θ(0 0<θ<900)上对SAR图像滤波,对滤波后图像应用能量关系函数求各像素点的DRF进行目标检测。针对X波段和Ka波段的SAR图像,确定了用该算法检测目标的最优参数。分别用该算法和EF特征方法对不同波段SAR图像进行目标检测,结果表明该算法具有检测虚警率低和目标空间可分辨性高的优点。
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关键词
合成孔径雷达(sAR)
目标检测
指数小波
方向性粗糙度特征(
drf
)
扩展分形特征
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职称材料
题名
基于方向性粗糙度特征的SAR目标检测算法
1
作者
胡风明
杨汝良
机构
中国科学院电子学研究所
中国科学院研究生院
出处
《系统仿真学报》
CAS
CSCD
北大核心
2010年第1期236-240,共5页
文摘
针对扩展分形(EF)特征检测SAR目标虚警率高的不足,提出了基于方向性粗糙度特征(Directional Roughness Feature,DRF)对SAR图像目标检测的算法。该算法用指数小波在一个尺度和任意一个方向θ(0 0<θ<900)上对SAR图像滤波,对滤波后图像应用能量关系函数求各像素点的DRF进行目标检测。针对X波段和Ka波段的SAR图像,确定了用该算法检测目标的最优参数。分别用该算法和EF特征方法对不同波段SAR图像进行目标检测,结果表明该算法具有检测虚警率低和目标空间可分辨性高的优点。
关键词
合成孔径雷达(sAR)
目标检测
指数小波
方向性粗糙度特征(
drf
)
扩展分形特征
Keywords
SAR
target detection
exponential wavelet
directional roughness feature （drf）
EF
feature
分类号
TN959.1 [电子电信—信号与信息处理]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于方向性粗糙度特征的SAR目标检测算法
胡风明
杨汝良
《系统仿真学报》
CAS
CSCD
北大核心
2010
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