【摘要】：提出一種新的基于自動(dòng)索引的單元平均恒虛警概率目標(biāo)檢測(cè)算法。首先采用具有較強(qiáng)模型兼容性的G0分布對(duì)雜波統(tǒng)計(jì)特性進(jìn)行建模;通過(guò)基于G0分布的全局閾值預(yù)分割算法生成目標(biāo)索引矩陣,以去除干擾目標(biāo)像素,提高恒虛警概率算子對(duì)復(fù)雜場(chǎng)景的適用性;采用一種基于積分圖像的快速策略,大大降低了算法的運(yùn)行時(shí)間,使得算法的計(jì)算時(shí)間復(fù)雜度與滑動(dòng)窗口的尺寸無(wú)關(guān);最后,通過(guò)計(jì)數(shù)濾波和形態(tài)學(xué)處理得到精確的目標(biāo)檢測(cè)結(jié)果。所提算法既具有自適應(yīng)性,又比現(xiàn)有同類(lèi)算法的運(yùn)算速度大大提高,通過(guò)TerraSAR-X圖像實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明了該方法的有效性和工程實(shí)用價(jià)值。
[Abstract]:A new CFAR probability target detection algorithm based on automatic index is proposed. Firstly, G0 distribution with strong model compatibility is used to model the statistical characteristics of clutter, and the global threshold pre-segmentation algorithm based on G0 distribution is used to generate the target index matrix to remove the interference pixels. Improve the applicability of CFAR operator to complex scene, adopt a fast strategy based on integral image, greatly reduce the running time of the algorithm, make the computational complexity of the algorithm independent of the size of sliding window; finally, Accurate target detection results are obtained by counting filtering and morphological processing. The proposed algorithm is both self-adaptive and faster than the existing similar algorithms. The experimental results of TerraSAR-X images show that the proposed algorithm is effective and practical in engineering.
【作者單位】： 北京航空航天大學(xué)電子信息工程學(xué)院;
【分類(lèi)號(hào)】：TN957.52

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2243280