区域筛选与多级特征判别相结合的PolSAR图像飞机目标检测
目的 针对全极化、复杂场景下飞机目标检测问题,提出了区域筛选与多级特征判别相结合的PolSAR飞机目标检测方法.方法 首先对原始PolSAR图像进行滤波及去取向预处理,消除相干斑和随机取向对检测效果的影响;其次对图像进行基于功率值的区域分割,提取感兴趣区域;然后对感兴趣区域进行区域筛选,提取疑似飞机目标;最后以功率交叉熵、背景匀质性、功率差异度为特征对疑似飞机目标进行筛选,得到最终的检测结果.结果 利用美国NASA实验室的AIRSAR和UVASAR系统采集的Half-Moon-Bay、Kahului及Kona地区的实测数据进行实验,并与其他方法进行了对比.在实验1中,本文方法和对比方法均能准确检测出场景中存在的2架飞机目标,本文方法产生了7个虚警,对比方法产生了22个虚警;在实验2中,本文方法和对比方法都检测出了4架飞机目标,本文方法产生了4个虚警,对比方法产生了17个虚警;在实验3中,本文方法检测出了15架飞机中的13架,产生了6个虚警,对比方法检测出了6个待测目标,产生了17个虚警.结论 本文方法在提取出疑似飞机目标的前提下,利用多种特征对疑似飞机目标进行筛选,不需要提取出机场跑道和停机坪区域,避免了由于跑道和停机坪区域提取不完整导致的检测不准确的问题,相比于对比方法,本文方法在降低虚警和漏警的同时,提高了运算效率.
PolSAR图像、飞机目标检测、区域筛选、极化交叉熵、匀质性、功率差异度
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TP301.6(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金项目61571442
2019-08-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共10页
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