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题名基于SVM的高分辨率SAR图像舰船目标检测算法
被引量：15
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作者
熊伟
徐永力
姚力波
崔亚奇
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机构
海军航空工程学院信息融合研究所
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出处
《遥感技术与应用》
CSCD
北大核心
2018年第1期119-127,共9页
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基金
国家自然科学基金项目"空间信息网络对海上目标连续观测基础理论与关键技术"(42511133N)
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文摘
针对高分辨率合成孔径雷达(SAR)图像舰船检测对检测精度、智能化水平、实时性和处理效率的要求,在研究了高分辨率SAR图像海洋背景和目标特点的基础上,提出了一种基于支持向量机的高分辨率SAR图像舰船目标检测算法。算法首先设计了一个对分块区域进行线下训练的支持向量机(SVM)分类器对SAR图像分块进行舰船目标区域筛选,进而实现对包含不同观测部分的舰船目标分块的筛选,之后对筛选出的舰船目标区域进行最大熵阈值(KSW)算法进行舰船目标精细检测。采用TerraSAR-X等多幅商业卫星数据进行了实验验证,通过与经典CFAR检测算法的对比得出结论,算法在改善了由斑点噪声和海洋杂波背景不均匀导致检测结果产生大量虚警的同时,检测速度也较之提高了20%~35%。
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关键词
合成孔径雷达图像
舰船目标检测
支持向量机
最大熵阈值算法
快速算法
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Keywords
Synthetic Aperture Radar （SAR）
Ship target detection
Support Vector Machine （SVM）
ksw fast algorithm
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分类号
TP75
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名SAR图像舰船目标快速检测方法研究
被引量：1
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作者
王智勇
窦浩
田金文
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机构
华中科技大学自动化学院多谱信息处理技术国防科技重点实验室
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出处
《舰船电子工程》
2016年第9期27-30,88,共5页
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基金
国家自然科学基金(编号:61273279
61273241)资助
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文摘
随着SAR图像分辨率的不断提高,传统CFAR检测算法由于速率较慢,已经不能满足实际应用的需求。针对高分率SAR图像,提出了一种两级舰船目标快速检测算法。第一级采用改进的最大熵双阈值检测算法将图像分割为目标、疑似目标、背景三部分;第二级采用改进的双参数CFAR检测算法,在第一级结果基础上进行自适应二次检测,最后得到舰船目标。通过真实SAR图像数据实验表明,提出的算法具有良好的检测性能,更符合实际高分辨率SAR图像舰船目标检测的应用需求。
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关键词
合成孔径雷达SAR
舰船检测
CFAR
最大熵双阈值检测算法
快速算法
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Keywords
SAR, ship detection, CFAR, ksw, fast algorithm
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分类号
TN957.52
[电子电信—信号与信息处理]
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