基于特征选择与GOPCE的舰船检测方法

原始的广义相对最优极化(GOPCE)中,通过最大化目标与背景极化参数融合结果的比值,而求取极化参数的最优系数向量,但没有考虑参数融合结果中目标与杂波的分布。为提高基于极化合成孔径雷达图像的舰船目标检测性能,提出了一种基于极化特征选择及改进GOPCE的目标检测方法。首先提出了一个改进的优化准则,同时考虑了最大化信杂比与最小化目标与杂波分布的方差。基于改进的优化准则,选择了3个最优极化特征,并求解对应的最优系数向量,获取了目标与背景区分度更大的融合图像。实验结果表明,该方法有效提高了目标的检测性能。