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SAR圖像目標(biāo)的融合檢測方法

張琦 高貴 匡綱要

張琦, 高貴, 匡綱要. SAR圖像目標(biāo)的融合檢測方法[J]. 電子與信息學(xué)報, 2006, 28(10): 1802-1805.
引用本文: 張琦, 高貴, 匡綱要. SAR圖像目標(biāo)的融合檢測方法[J]. 電子與信息學(xué)報, 2006, 28(10): 1802-1805.
Zhang Qi, Gao Gui, Kuang Gang-yao. A Fusion Method for Target Detection in SAR Image[J]. Journal of Electronics & Information Technology, 2006, 28(10): 1802-1805.
Citation: Zhang Qi, Gao Gui, Kuang Gang-yao. A Fusion Method for Target Detection in SAR Image[J]. Journal of Electronics & Information Technology, 2006, 28(10): 1802-1805.

SAR圖像目標(biāo)的融合檢測方法

A Fusion Method for Target Detection in SAR Image

  • 摘要: 該文提出了一種利用擴展分形特征和局部對比度特征進行融合的SAR圖像目標(biāo)檢測方法。分析了擴展分形特征的尺度敏感性及其在不同目標(biāo)雜波模型下的二階統(tǒng)計特性,分析表明擴展分形特征在目標(biāo)檢測中存在負值效應(yīng),即在正確檢測出目標(biāo)的同時把一些與目標(biāo)具有相似形狀而灰度值較低的區(qū)域也檢測出來。而CFAR檢測方法只利用了目標(biāo)的局部對比度信息,不存在負值效應(yīng),但在強雜波環(huán)境中的檢測結(jié)果存在很高的虛警。兩種方法的融合可以濾除大量雜波虛警而保持目標(biāo)。實測數(shù)據(jù)的融合檢測結(jié)果證明了該方法的有效性。
  • 何友, 關(guān)鍵, 彭應(yīng)寧.雷達自動檢測與恒虛警處理. 北京: 清華大學(xué)出版社,1999: 32.136.[2]Mandelbrot B B. The Fractal Geometry of Nature. San Francisco: Freeman,1982.[3]Kaplan L M, Kuo C C J. Texture roughness analysis and synthesis via extended self-similar (ESS) model[J].IEEE Trans. on Pattern Analysis and Machine Intelligence.1995, 17(11):1043-[4]Kaplan L M. Improved SAR target detection via extended fractal . IEEE Trans. on AES, 2001, 37(4): 436451. .[5]Novak L M, Halversen S D, Owirka G J, Hiett M. Effects of polarization and resolution on SAR ATR. IEEE Trans. on AES, 1997, 33(1): 49.68.[6]Quoc H.Pham Timothy M Brosnan, Mark J T Smith. Mutristage algorithm for detection of targets in SAR Image Data. SPIE 1997,Vol.3070,: 66.75.
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出版歷程
  • 收稿日期:  2005-01-20
  • 修回日期:  2005-07-22
  • 刊出日期:  2006-10-19

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