信号处理
信號處理
신호처리
Journal of Signal Processing
2015年
12期
1665-1673
,共9页
涂峰%康陈瑶%尹莎%何楚
塗峰%康陳瑤%尹莎%何楚
도봉%강진요%윤사%하초
舰船检测%混合分布%合成孔径雷达(SAR)
艦船檢測%混閤分佈%閤成孔徑雷達(SAR)
함선검측%혼합분포%합성공경뢰체(SAR)
ship detection%mixture distributions%synthetic aperture radar(SAR)
为了解决恒虚警率检测算法(CFAR检测)在合成孔径雷达图像舰船检测中,用已有分布建模,不能应对所有的场景,对于一些复杂场景建模拟合效果不理想的问题,本文使用一种自选择混合分布的CFAR检测方法:首先,对图像进行预处理,减少目标像素对海杂波的影响;其次,利用学习出来的混合分布模型对预处理后的每一块图像进行建模,计算全局阈值,并根据阈值把图像像素分为目标和背景杂波;然后,为防止漏检,重新对场景像素进行建模、检测,重复此过程直到背景杂波中检测不到目标为止;最后加入后处理,减少虚警的产生.这一方法不仅能得到更好的海杂波模型,同时还能提取舰船的更多细节,实验结果证明了这一方法的有效性.
為瞭解決恆虛警率檢測算法(CFAR檢測)在閤成孔徑雷達圖像艦船檢測中,用已有分佈建模,不能應對所有的場景,對于一些複雜場景建模擬閤效果不理想的問題,本文使用一種自選擇混閤分佈的CFAR檢測方法:首先,對圖像進行預處理,減少目標像素對海雜波的影響;其次,利用學習齣來的混閤分佈模型對預處理後的每一塊圖像進行建模,計算全跼閾值,併根據閾值把圖像像素分為目標和揹景雜波;然後,為防止漏檢,重新對場景像素進行建模、檢測,重複此過程直到揹景雜波中檢測不到目標為止;最後加入後處理,減少虛警的產生.這一方法不僅能得到更好的海雜波模型,同時還能提取艦船的更多細節,實驗結果證明瞭這一方法的有效性.
위료해결항허경솔검측산법(CFAR검측)재합성공경뢰체도상함선검측중,용이유분포건모,불능응대소유적장경,대우일사복잡장경건모의합효과불이상적문제,본문사용일충자선택혼합분포적CFAR검측방법:수선,대도상진행예처리,감소목표상소대해잡파적영향;기차,이용학습출래적혼합분포모형대예처리후적매일괴도상진행건모,계산전국역치,병근거역치파도상상소분위목표화배경잡파;연후,위방지루검,중신대장경상소진행건모、검측,중복차과정직도배경잡파중검측불도목표위지;최후가입후처리,감소허경적산생.저일방법불부능득도경호적해잡파모형,동시환능제취함선적경다세절,실험결과증명료저일방법적유효성.
