【摘要】：機場在軍事和交通運輸領(lǐng)域都有很重要的作用,對它的自動檢測具有重大意義。該文提出了一種利用全極化合成孔徑雷達(PolSAR)圖像檢測機場和跑道的方法。首先,通過一種改進的Freeman分解提取3種散射機制的能量作為像素點的特征,利用模糊C-均值聚類(FCM)算法分割圖像來獲得疑似機場目標(biāo)區(qū)域(region of interest,ROI)。然后采用基于復(fù)wishart分布的K-均值聚類算法精細分割ROI,得到完整的機場跑道結(jié)構(gòu);提出一種檢測機場主跑道的方法進行ROI辨識,最終確定機場目標(biāo)。采用多組PolSAR數(shù)據(jù)進行驗證,并比較了單、雙和全極化圖像的機場檢測效果。結(jié)果表明:該方法具有較高的檢測率和較低的虛警率,并且具有較好的抗噪性能。
[Abstract]:Airport plays an important role in both military and transportation fields, and has great significance for its automatic detection. This paper presents a method for detecting airfields and runways using (PolSAR) images of fully polarized synthetic aperture radar (SAR). Firstly, an improved Freeman decomposition is used to extract the energy of three scattering mechanisms as the feature of pixel points, and the fuzzy C-means clustering (FCM) algorithm is used to segment the image to obtain the suspected airport target region (region of interest,ROI. Then the complex wishart distribution-based K-means clustering algorithm is used to fine segment the ROI, to obtain a complete airport runway structure, and a method to detect the main runway of the airport is proposed to identify the main runway of the airport by ROI identification, and finally, the airport target is determined. The field detection effects of single, double and full polarimetric images were compared by using multiple PolSAR data. The results show that the method has high detection rate, low false alarm rate and good anti-noise performance.
【作者單位】： 清華大學(xué)電子工程系;
【基金】：國家自然科學(xué)基金面上項目(41171317)
【分類號】：V351;TN958

【共引文獻】

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本文編號：2428127