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大场景下的极化SAR机场检测 被引量:6
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作者 晋瑞锦 周伟 杨健 《清华大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第12期1588-1593,共6页
机场在军事和交通运输领域都有很重要的作用,对它的自动检测具有重大意义。该文提出了一种利用全极化合成孔径雷达(PolSAR)图像检测机场和跑道的方法。首先,通过一种改进的Freeman分解提取3种散射机制的能量作为像素点的特征,利用模糊C... 机场在军事和交通运输领域都有很重要的作用,对它的自动检测具有重大意义。该文提出了一种利用全极化合成孔径雷达(PolSAR)图像检测机场和跑道的方法。首先,通过一种改进的Freeman分解提取3种散射机制的能量作为像素点的特征,利用模糊C-均值聚类(FCM)算法分割图像来获得疑似机场目标区域(region of interest,ROI)。然后采用基于复wishart分布的K-均值聚类算法精细分割ROI,得到完整的机场跑道结构;提出一种检测机场主跑道的方法进行ROI辨识,最终确定机场目标。采用多组PolSAR数据进行验证,并比较了单、双和全极化图像的机场检测效果。结果表明:该方法具有较高的检测率和较低的虚警率,并且具有较好的抗噪性能。 展开更多
关键词 机场检测 聚类 图像分割 PolSAR图像 跑道提取
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