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一种改进的高分辨率SAR图像超像素CFAR舰船检测算法

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合成孔径雷达(SAR)图像舰船目标检测一直受到学者广泛关注,恒虚警率(CFAR)检测算法作为雷达图像经典目标检测算法被广泛应用于SAR图像舰船目标检测中.然而经典CFAR检测性能容易受到相干斑噪声影响,基于滑窗的检测结果对滑窗的尺寸选择非常敏感,难以保证杂波背景中不存在目标像素,并且计算效率较低.针对上述问题,该文提出了一种新的基于超像素无窗快速CFAR的SAR图像舰船目标检测算法.首先,利用基于密度的快速噪声空间聚类(DBSCAN)超像素生成方法生成SAR图像的超像素.在SAR数据服从混合瑞利分布的假设下,定义了超像素相异度.然后利用超像素精确估计每个像素的杂波参数,即使在多目标情况下,也可以克服传统CFAR滑动窗口的缺点.此外,基于SAR图像变异系数,提出了一种基于变异系数的局部超像素对比度来优化CFAR检测,以此消除大量杂波虚警,如陆地区域人造目标.对5幅SAR图像的实验结果表明,与其他方法相比,该文方法对不同场景SAR图像海面舰船目标检测都十分稳健.
An Improved Superpixel-based CFAR Method for High-resolution SAR Image Ship Target Detection

张帆、陆圣涛、项德良、袁新哲

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北京化工大学信息科学与技术学院 北京 100029

北京化工大学软物质科学与工程高精尖创新中心 北京 100029

国家卫星海洋应用中心 北京 100081

合成孔径雷达(SAR) 恒虚警率(CFAR) 变异系数 超像素 目标检测

国家自然科学基金

41976174

2023

10.12000/JR22067

雷达学报
中国科学院电子学研究所 中国雷达行业协会

雷达学报

CSTPCDCSCD北大核心EI
影响因子：0.667
ISSN：2095-283X
年,卷(期)：2023.12(1)
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