船只检测是实现船只航行安全的重要措施之一,利用SAR图像可实现船只检测。然而,传统的一些方法一般容易受到SAR图像斑噪的影响,在检测结果中产生大量的虚警。为解决这一问题,本文提出了一种基于引力场增强的舰船检测方法。该方法利用像素与其邻域内像素的相互作用可对目标像素增强的效应,有效地抑制了斑噪像素和背景像素的强度,凸显了目标。由于增强后的像素已经不满足对海面区域的均质性假设,因此直接使用恒虚警检测算法对图像进行全局检测并不能够得到很好的效果,据此本文引入了一个基于均质区域自适应分割的改进的K-CFAR检测算法,将图像分割为不同大小的一系列均质区域,并分别对各个均质区域使用一个改进的K-CFAR检测器对船只目标进行检测。最后,使用Radarsat-1数据和Envisat ASAR数据对本文算法进行了验证。实验表明,本文提出的方法能够有效地凸显弱目标,增加检测准确性,降低检测的虚警概率。
引力场增强；舰船检测；SAR；自适应分割；改进的K-CFAR
相关论文推荐
多时相LT-1影像城区建筑物变化检测：以珠海市横琴镇局部地区为例
被动微波观测约束的时序SAR月尺度1 km分辨率土壤湿度反演与制图
种子点自适应调整策略下的SAR影像超像素分割
基于类脑脉冲神经网络的遥感图像检测算法
从光学到SAR：基于多级跨模态对齐的SAR图像舰船检测算法
436
浏览量
819
下载量
0
评论量
文章被引用时，请邮件提醒。
提交
工具集
文献导出
分享
收藏
添加
