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一种基于视觉显著性的SAR图像弱目标检测算法
被引量:
1
1
作者
张衡
卢明明
来东辉
《电子信息对抗技术》
2019年第2期1-6,共6页
针对传统的恒虚警率(CFAR)算法应用于SAR图像弱目标检测存在虚警率高的问题,提出一种基于改进型Itti视觉显著性模型的新算法。该算法首先获取SAR图像的局部方差特征图、亮度频率特征图和全局对比度特征图,然后将特征图经高斯模糊和归一...
针对传统的恒虚警率(CFAR)算法应用于SAR图像弱目标检测存在虚警率高的问题,提出一种基于改进型Itti视觉显著性模型的新算法。该算法首先获取SAR图像的局部方差特征图、亮度频率特征图和全局对比度特征图,然后将特征图经高斯模糊和归一化后,将其非线性融合生成原始SAR图像尺度的显著图,最后从显著图中提取视觉显著性区域作为最终的检测结果。仿真结果表明,通过和改进型CFAR、相干CFAR和二维Otsu检测三种算法的检测性能对比,该算法在检测准确率和时间复杂度上均具有良好的性能。
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关键词
弱目标检测
SAR图像
视觉显著性
区域生长
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职称材料
题名
一种基于视觉显著性的SAR图像弱目标检测算法
被引量:
1
1
作者
张衡
卢明明
来东辉
机构
国防科技大学电子对抗学院
出处
《电子信息对抗技术》
2019年第2期1-6,共6页
基金
国家自然科学基金(61671453)
国防科技大学科研计划项目(ZK17-03-35)
文摘
针对传统的恒虚警率(CFAR)算法应用于SAR图像弱目标检测存在虚警率高的问题,提出一种基于改进型Itti视觉显著性模型的新算法。该算法首先获取SAR图像的局部方差特征图、亮度频率特征图和全局对比度特征图,然后将特征图经高斯模糊和归一化后,将其非线性融合生成原始SAR图像尺度的显著图,最后从显著图中提取视觉显著性区域作为最终的检测结果。仿真结果表明,通过和改进型CFAR、相干CFAR和二维Otsu检测三种算法的检测性能对比,该算法在检测准确率和时间复杂度上均具有良好的性能。
关键词
弱目标检测
SAR图像
视觉显著性
区域生长
Keywords
dim target detection
SAR image
visual salience
regional growing
分类号
TN957.52 [电子电信—信号与信息处理]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一种基于视觉显著性的SAR图像弱目标检测算法
张衡
卢明明
来东辉
《电子信息对抗技术》
2019
1
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