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高分辨SAR复杂场景中的人造目标检测

郭睿 臧博 张双喜 周峰 邢孟道

郭睿, 臧博, 张双喜, 周峰, 邢孟道. 高分辨SAR复杂场景中的人造目标检测[J]. 电子与信息学报, 2010, 32(12): 3018-3021. doi: 10.3724/SP.J.1146.2010.00118
引用本文: 郭睿, 臧博, 张双喜, 周峰, 邢孟道. 高分辨SAR复杂场景中的人造目标检测[J]. 电子与信息学报, 2010, 32(12): 3018-3021. doi: 10.3724/SP.J.1146.2010.00118
Guo Rui, Zang Bo, Zhang Shuang-Xi, Zhou Feng, Xing Meng-Dao. Man-made Target Detection in the Complicated Scene of High-resolution SAR[J]. Journal of Electronics & Information Technology, 2010, 32(12): 3018-3021. doi: 10.3724/SP.J.1146.2010.00118
Citation: Guo Rui, Zang Bo, Zhang Shuang-Xi, Zhou Feng, Xing Meng-Dao. Man-made Target Detection in the Complicated Scene of High-resolution SAR[J]. Journal of Electronics & Information Technology, 2010, 32(12): 3018-3021. doi: 10.3724/SP.J.1146.2010.00118

高分辨SAR复杂场景中的人造目标检测

doi: 10.3724/SP.J.1146.2010.00118
基金项目: 

国家自然科学基金(60890072)和国家部委基金资助课题

Man-made Target Detection in the Complicated Scene of High-resolution SAR

  • 摘要: 合成孔径雷达成像的最终目的是对成像场景中感兴趣的目标进行有效的检测、识别和监视。该文针对实际复杂地面环境场景中的人造目标检测问题,提出一种有效的SAR图像目标检测方法。该方法提出一种基于信息熵的改进Lee滤波算法,在图像平滑的同时,保持图像的细节和邻域特征信息;然后,采用门限化分割技术对高分辨SAR图像中的目标进行粗略检测;最后采用方向梯度能量分形特征提取方法,对图像中目标的尺寸和形状进行准确的估计,实现对目标的精确检测。实测数据的处理结果验证了该方法的有效性。
  • Conte E, De Maio A, and Ricci G. CFAR detection of distributed targets in non-Gaussian disturbance[J].IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems.2002, 38(2):612-621[2]贾承丽,周晓光,计科峰,匡纲要. 复杂SAR场景中机场跑道的提取[J].信号处理.2007, 23(3):374-378Jia Cheng-li, Zhou Xiao-guang, Ji Ke-feng, and Kuang Gang-yao. Extraction of runways in complex synthetic aperture radar images. Signal Processing, 2007, 23(3): 374-378.[3]戴光照, 张荣. 高分辨率SAR图像中的桥梁识别方法研究[J].遥感学报.2007, 11(2):177-184Dai Guang-zhao and Zhang Rong. A study of bridge recognition in high resolution SAR images. Journal of Remote Sensing, 2007, 11(2): 177-184.[4]种劲松,朱敏慧. 高分辨率合成孔径雷达图像舰船检测方法[J].测试技术学报.2003, 17(1):15-18Chong Jin-song and Zhu Min-hui. Ship detection method of high-resolution SAR imagery. Journal of Test and Measurement Technology, 2003, 17(1): 15-18.[5]Lee J S. A simple speckle smoothing algorithm for synthetic aperture radar images. IEEE Transation on System, Man, and Cybernetics, 1983, 13(1): 85-89.[6]Duda R O. Pattern Recognition and Image Processing[M]. Chichester, Horwood Publishing, 1998: 266-306.[7]谢明,李文博,罗代升. SAR图像目标的方向梯度能量分形特征研究[J].光电工程.2008, 35(4):84-90Xie Ming, Li Wen-bo, and Luo Dai-sheng. Directed gradient power fractal features of SAR image objects. Opto-Electronic Engineering, 2008, 35(4): 84-90.
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出版历程
  • 收稿日期:  2010-01-29
  • 修回日期:  2010-06-01
  • 刊出日期:  2010-12-19

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