發(fā)布時(shí)間：2017-11-21 16:44

  本文關(guān)鍵詞：改進(jìn)的基于Parzen窗算法的SAR圖像目標(biāo)檢測(cè)

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【摘要】：傳統(tǒng)的Parzen窗檢測(cè)算法假設(shè)目標(biāo)占整個(gè)背景中較小的一部分,將SAR圖像中的所有像素用于估計(jì)雜波概率密度函數(shù),容易造成檢測(cè)閾值的增大從而對(duì)不太明顯的SAR圖像艦船目標(biāo)產(chǎn)生漏檢。對(duì)此,提出了一種改進(jìn)的Parzen窗檢測(cè)算法,該算法通過自適應(yīng)地設(shè)置目標(biāo)窗口,將潛在的目標(biāo)從檢測(cè)圖像中剔除,對(duì)剔除后的雜波背景采用Parzen窗進(jìn)行非參數(shù)化的雜波模型估計(jì),進(jìn)而確定檢測(cè)閾值,完成目標(biāo)的檢測(cè)。相比傳統(tǒng)的Parzen窗檢測(cè)算法,提出的SAR圖像艦船目標(biāo)檢測(cè)算法減少了漏檢數(shù)量,改善了檢測(cè)性能。實(shí)測(cè)SAR圖像的檢測(cè)結(jié)果表明了該方法的有效性。
【作者單位】： 海軍航空工程學(xué)院電子信息工程系;
【分類號(hào)】：TN957.52
【正文快照】： 對(duì)于復(fù)雜海面雜波不具有通用性。在參數(shù)化的方法不適用的1　引言情況下,高貴[6]提出了基于Parzen窗的SAR圖像艦船目標(biāo)合成孔徑雷達(dá)是一種高分辨率的成像雷達(dá),具有全天候、檢測(cè)算法,以非參數(shù)的Parzen窗方法估計(jì)雜波的概率密度函全天時(shí)及不受天氣狀況影響的特點(diǎn)。近年來,SAR圖像

【相似文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前1條

1 劉明;吳艷;王凡;張強(qiáng);李明;;基于稀疏描述的SAR目標(biāo)型號(hào)識(shí)別算法[J];模式識(shí)別與人工智能;2014年07期

中國(guó)碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前1條

1 費(fèi)全花;基于高斯混合模型的參數(shù)遷移聚類[D];西安電子科技大學(xué);2012年

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本文編號(hào)：1211603