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摘 要：在G0 分布背景杂波假设下，基于 VI-CFAR 算法该文提出一种自动区域筛选的恒虚警目标检测算法，以! D/ _* V8 s- g' D! c6 ]
解决高分辨 SAR 图像复杂环境背景下的目标检测问题。该算法首先利用变化指数( VI )统计量对局部参考窗内的均
1 y2 {4 ?" T- O) S% Q2 H7 K匀区域进行筛选，以剔除参考窗内具有目标干扰点的非均匀区域；然后利用均值比( MR )统计量对参考窗内同质, q! s; k* g/ p: L* ~$ p. A
的均匀区域进行区域合并，以解决杂波边界处的背景杂波筛选问题；最后利用筛选到的同质均匀区域内的像素集合
9 o8 O2 R$ M/ q1 r# m3 n7 f% b进行背景杂波参数估计，对待检测区域实现二值检测。通过实测 SAR 图像车辆目标检测实验表明，在多目标和杂) V8 d* ~4 q' E( g, _ i
波边界复杂环境背景下，该算法具有较稳定的检测性能和虚警抑制能力。9 T: Y: p: X5 [
关键词：恒虚警检测；区域筛选；变化指数；均值比；G0 分布2 @ C2 o* n; x, }& `2 R, g! X, ~, f
1 引言
9 K% g; `' C. d4 kSAR 图像自动车辆目标检测作为 SAR 目标识
/ E3 w& @% T# T- W3 d$ e! R" s8 K别系统中的重要环节，其检测性能直接影响到后续8 B2 ]" K* N2 C/ x+ S
+ T+ [; |5 ^" J0 ?7 e9 F7 G0 O1 ?/ c+ Y3 \( y) P
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8 d; ?2 m. O! h) k8 ~6 H: y w q& u4 q7 W- m
附件下载：- n8 c& C6 l* C7 u4 ~$ U
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发表于 2021-4-29 13:37
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