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一种新的SAR图像船只检测方法 总被引：7，自引：1，他引：7
提出一种新的基于恒虚警率(CFARConstantFalseAlarmRate)技术,确定SAR图像中检测船只整体阈值的方法。该方法采用高斯分布(正态分布)作为SAR图像灰度的概率密度函数,由CFAR技术直接导出用于检测船只整体阈值的计算公式,用记数滤波器滤波去除虚警。该算法避免了复杂公式迭代和求解形状参数计算过程,也避免了用二分法寻找阈值的循环解算过程,提高了检测速度。使用XSAR和ERSSAR图像对该算法进行检验,并与其它算法进行比较,结果显示所提出的算法在检测精度和检测速度上都有明显的改进。 相似文献
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介绍了基于星载极化SAR影像的舰船目标检测的处理流程,针对基于不同杂波模型的CFAR检测法和基于相干信息的2L-IHP检测法,分析实现了瑞利分布、Gauss分布、韦布尔分布、对数正态分布,四种常用杂波分布模型的CA-CFAR检测法,通过实验检测海面舰船目标,发现这四种杂波模型针对不同海况有着不同的适应性,其检测效果也大不相同。而2L-IHP检测法不依赖于海杂波模型,通过子孔径相干提高目标和背景之间的对比度,实验结果表明,该方法能大幅提高海面舰船目标的检测概率。 相似文献
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合成孔径雷达（SAR）成像系统的热噪声和海杂波严重影响SAR图像自动目标检测的性能,去噪和均匀背景杂波是提高SAR图像目标检测性能的重要课题。根据SAR图像噪声功率一般存在于信号小尺度,没有跨尺度特征,而目标信号的边缘具有跨尺度的特点,本文提出了一种多尺度积信号增强和去噪的SAR图像船舰目标检测算法。本算法对SAR图像进行小波变换,应用多尺度积在小波域增强SAR图像船舰信号和均匀背景杂波,再对SAR图像进行目标检测。ERS SAR图像用于验证本文算法。仿真实验结果表明,新算法同传统的双参数CFAR检测算法、基于K-分布背景杂波的检测算法以及基于小波软阈值增强的检测算法相比,在虚警数和品质因数性能指标上均优于后几种检测算法。 相似文献
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双参数恒虚警率CFAR(Constant False Alarm Rate)是舰船目标检测中的常用算法。近年来,合成孔径雷达(SAR)分辨率不断提高,SAR图像幅宽增大,并且在检测时希望尽量保持舰船轮廓以便后续的舰船目标识别。双参数CFAR算法虽然能满足目标检测需求,但算法运行时间过长,不利于信息的及时处理。传统的MPI(Message Passing Interface)并行化解决方案在分配检测任务给各进程时,没有考虑因陆地掩膜,几何校正等预处理所导致的图像中待检测点分布不均。针对这一问题,本文提出改进的MPI并行化解决方案。与传统的MPI并行化解决方案相比,该方案能较为均衡地为各个进程分配检测任务。在集群计算机上的实验结果表明,改进后并行标准效率提高约43%。为应对机载SAR实时舰船目标检测的需求,在多核PC机上进行实验,结果表明,本文算法在多核PC机上也能有效地缩短检测时间,对实现机载SAR实时舰船目标检测有积极意义。 相似文献
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船只检测是实现船只航行安全的重要措施之一,利用SAR图像可实现船只检测。然而,传统的一些方法一般容易受到SAR图像斑噪的影响,在检测结果中产生大量的虚警。为解决这一问题,本文提出了一种基于引力场增强的舰船检测方法。该方法利用像素与其邻域内像素的相互作用可对目标像素增强的效应,有效地抑制了斑噪像素和背景像素的强度,凸显了目标。由于增强后的像素已经不满足对海面区域的均质性假设,因此直接使用恒虚警检测算法对图像进行全局检测并不能够得到很好的效果,据此本文引入了一个基于均质区域自适应分割的改进的K-CFAR检测算法,将图像分割为不同大小的一系列均质区域,并分别对各个均质区域使用一个改进的K-CFAR检测器对船只目标进行检测。最后,使用Radarsat-1数据和Envisat ASAR数据对本文算法进行了验证。实验表明,本文提出的方法能够有效地凸显弱目标,增加检测准确性,降低检测的虚警概率。 相似文献
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针对以离散余弦变换为核心的人类视觉模型舰船检测算法受数据类型限制的问题(即对复数类型的数据检测效果不好),该文提出了一种改进的人类视觉模型SAR图像舰船检测算法。该算法是以快速傅里叶变换代替离散余弦变换,将SAR图像从空间域变换到频率域;快速傅里叶变换对数据类型要求较低,只要求数据是离散的,并且运行效率更高。然后,采用3种星载SAR数据——ENVISAT ASAR(25m)、Sentinel-1(10m)和Cosmo-Skymed(2.5m)进行对比实验。结果表明,以快速傅里叶变换为核心的人类视觉模型舰船检测算法的检测性能和效率优于以离散余弦变换为核心的算法、双参数恒虚警率(CFAR)算法和K分布恒虚警率算法。 相似文献
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在已有的极化合成孔径雷达(PolSAR)图像恒虚警(CFAR)检测方法中,存在着高分辨下杂波模型适用性差的难题。为解决此问题,提出了一种G_0分布下虚警概率具有闭合解析表达形式的CFAR检测方法,并定义虚警损失率(CFAR Loss, C_L)参数用以量化评估CFAR检测方法的恒虚警保持效果。首先,在乘积模型框架下,引入了逆Gamma纹理变量假设,推导出了多视极化白化滤波(MPWF)检测量的概率密度函数(PDF)。然后,对MPWF检测量的概率密度函数积分得到了虚警概率关于CFAR检测阈值的解析表达式,并设计了相应的CFAR检测流程。最后,采用仿真数据和AIRSAR实测数据对已有方法和新方法进行了算法运行时间、检测量拟合性能及目标检测性能对比。实验结果表明,方法运行时间比已有方法缩短3至30倍,具有良好的实时性;日本玉野地区的AIRSAR实测数据结果表明G_0分布对高分辨不均匀海区具有良好的拟合性能,且新方法在G_0分布和非G_0分布海区均能有效检测出目标,鲁棒性较强,相比其他检测方法品质因数(FoM)平均高出15.78%;C_L分析结果表明新方法具有良好的恒虚警保持性能,同时指出杂波对数累积量散点距离G_0分布曲线越近,新方法的恒虚警保持效果越好。 相似文献
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Ruifu Wang Jie Li Yaping Duan Hongjun Cao Yingjie Zhao 《Journal of the Indian Society of Remote Sensing》2018,46(9):1413-1421
To maintain national socio-economic development and maritime rights and interests, it is necessary to obtain the space location information of various ships. Therefore, it is important to detect the locations of ships accurately and rapidly. At present, ship detection is mainly carried out by combining satellite remote sensing imaging with constant false alarm rate (CFAR) detection. However, with the rapid development of satellite remote sensing technology, remote sensing data have gradually begun to show the characteristics of “big data”; additionally, the accuracy and speed of ship detection can be improved by analysing big data, such as by deep learning. Thus, a ship detection algorithm that combines CFAR and CNN is proposed based on the CFAR global detection algorithm and image recognition with the CNN model. Compared with the multi-level CFAR algorithm that is based on multithreading, the algorithm in this paper is more suitable for application to ship detection systems. 相似文献
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桥梁的自动解译具有重要的应用价值,而在影像分辨率为分米级、桥梁场景复杂、桥梁目标较小的复杂情况下,准确地进行桥梁目标的自动识别比较困难。在分析高分辨率SAR（synthetic aperture radar）影像的统计特征和桥梁特征的基础上,提出了一种新的桥梁自动识别方法。首先采用基于Weibull分布的CFAR（constant false alarm rate）算法检测出潜在桥梁目标,然后基于Wishart-H-Alpha分类和形态学处理提取出桥梁场景区域,随后引入霍夫变换并利用桥梁的场景特征、几何特征和散射特征识别出桥梁目标。采用国产机载XSAR数据和美国AIRSAR数据进行验证,结果表明,该识别方法在复杂情况下能够取得令人满意的识别结果,具有较好的适应性。 相似文献
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提出一种优化的极化SAR图像海面目标检测方法,结合改进的极化SAR四分量分解中的螺旋散射分量与Wishart分类器,充分利用极化散射特性、结构特征、统计特性来进行目标的自动检测。同时通过纹理特征相似性克服了Wishart分类器在无目标海域检测时容易将强度值较高的海杂波误认为目标的缺陷。采用美国无人机UAVSAR在Mexico海域和巴拿马Barro Colorado Island海域获取的两组L波段全极化数据进行实验验证。实验结果表明:文中的优化方法能够较准确检测海面目标,很好地降低虚警率;同时解决了Wishart分类器在无目标海域发生错检的问题。 相似文献
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杂波背景中区分出有用目标回波的恒虚警(CFAR)检测技术,是直接影响雷达性能的关键技术之一。主要研究了CFAR检测的基本理论,重点研究了ML类CFAR算法中的邻近单元平均恒虚警(CA-CFAR)的检测算法,推导了其检测概率和虚警概率表达式,通过计算机仿真比较了在不同窗长情况下的检测门限。 相似文献
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This letter proposes a generalized-likelihood ratio test-based edge detector to be fed by possibly polarimetric synthetic aperture radar (SAR) data. It can be used to detect dark spots on the sea surface and, hence, as the first stage of a system for identification and monitoring of oil spills. The proposed constant false alarm rate (CFAR) detector does not require secondary data (namely pixels from a slick-free area); remarkably, a preliminary performance assessment, carried out by resorting to real SAR recordings, shows that it guarantees detection capabilities comparable to those of previously proposed polarimetric CFAR detectors (which though make use of secondary data). The preliminary performance assessment also seems to indicate that processing polarimetric data does not ensure improved detection capabilities. 相似文献
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基于边缘分析的海面溢油检测 总被引：3，自引：2，他引：1
提出一种基于边缘检测的快速溢油信息提取方法, 首先对溢油图像进行ROA(radio of average)边缘检测, 根据检测结果进行AOI(area of interest)提取, 然后使用改进的Weibull-CFAR检测算法对AOI进行溢油检测, 并与全局CFAR检测结果进行对比。实验结果证明, 所提出的方法对于非均匀灰度SAR图像溢油检测准确性较好、效率较高, 特别适用于大图像的快速溢油检测。 相似文献
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埃默里冰架（Amery ice Shelf,AIS）是南极洲第三大冰架,冰架状态影响着南极洲物质平衡和海平面变化,但目前对于AIS与海水交界的冰架前端位置确定研究甚少。基于哨兵一号（Sentinel-1）合成孔径雷达（synthetic aperture radar,SAR）影像提出了一种高效且精确的冰架前端自动检测方法,利用冰架和海水之间的过渡带的SAR后向散射系数分布特点,利用Sentinel-1 SAR影像并结合单元最小恒虚警率（smallest of constant false alarm rate,SO-CFAR）和形态学滤波得到冰水二值图,采用滑动窗口和累积和的方法自动提取每条剖面线对应的冰架前端点位置,自动绘制AIS前端轮廓线。考虑SAR影像空间分辨率和剖面分辨率等因素对前端检测的影响,进行冰架前端参数优化,并分析有无浮冰对冰架前端提取精度的影响。为了验证影像空间分辨率对各种方法检测结果的影响,将AIS前端无碎冰的影像进行双线性内插法重采样处理,并与基于标准差与五大值法的冰架前端提取算法进行精度对比分析。实验证明提出的剖面法具有一定的适用性。此外,通过分析AIS前端有无碎冰发现,基于SO-CFAR和形态学滤波算法相结合的剖面法对冰架前端提取精度最佳,最优检测精度小于1个像素,且受表面融水、冰架破碎等较小,具有较强的场景适应性。 相似文献
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双通道SAR振动目标快速检测 总被引：1，自引：1，他引：0
目标的振动会对雷达回波产生特殊的相位调制,称为微多普勒效应,能够提供对微动目标检测的有利信息,因此对提高SAR(Synthetic Aperture Radar)系统性能具有重要意义。然而,已有的检测算法存在运算量大、抗杂波噪声能力弱和无法适应多振动目标等问题。针对这些问题,本文提出一种对振动目标检测的新算法。该算法利用相位中心天线偏置DPCA(Displaced Phase Center Antenna )对消技术消除杂波,并沿方位向累加DPCA信号来提高算法的抗噪声能力。由于振动目标SAR方位回波的频谱与脉冲序列具有高度相似性,本文算法选择了检测重复脉冲序列的脉冲重复频率PRI(Pulse Repetition Interval )变换法来实现振动目标的检测。仿真实验表明,本文算法能够在强杂波噪声条件下检测振动目标,同时具有准确振动频率估计性能,甚至当同一个单元存在多个振动目标时,本文算法依然适用。仿真中振动目标检测的计算机运行总时间不超过0.6 s,说明本文算法适用于实时检测,通过与GLRT算法和Hough变换算法运算量的比较,证明了本文算法相比于经典算法具有运算量小,检测速度快的优点。 相似文献
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本文针对遥感影像复杂背景下,背景地物光谱特征与目标光谱特征之间存在较强相关性的问题,提出一种基于仿蝇视觉的复杂背景下遥感异常检测算法。首先构建并行多孔径背景模型,实现对复杂背景特征的自适应描述;然后基于异常目标的光谱特征相对异常性,采用相对马氏距离区分异常区域、不确定区域与无目标区域,消除背景与目标光谱相关性对检测结果干扰的同时,弥补了传统假设检验无法区分无目标和不确定问题的不足;最后融合多个背景模型的检测结果,实现异常目标检测。仿真实验将围绕多种背景地物并存复杂区域的异常检测验证本文算法的有效性。 相似文献
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针对高分辨率SAR影像中细节信息损坏道路的面特征结构、影响道路提取,基于影像统计特征,给出一种结合区域生长和细节信息识别的道路提取方法。该方法通过区域生长提取呈现面特征的暗目标(道路框架),利用CFAR算法识别细节,通过形态学融合得到最终结果。为降低高分辨率影像区域异质性对提取结果影响,提出了一种自适应CFAR算法,相比之前算法可自适应删除干扰点;并引入有效表征影像统计的GA0分布。利用海南省陵水黎族自治县机载X波段高分辨率SAR数据的幅度影像进行实验,结果表明,该方法能有效提取呈面特征的道路,获得准确的道路宽度和中心线信息。 相似文献
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一种多孔径SAR图像目标检测方法 总被引：2，自引：0，他引：2
提出了一种多孔径SAR图像目标检测方法,充分利用SAR图像幅度和相位信息来区分人造目标和杂波。由于人造目标的回波能量往往集中在部分方位角范围内,当该部分方位角范围所对应的多个子孔径图像中存在目标时,其局部相关性较强,因此,该方法利用多个子孔径图像之间的相干系数检测目标。实验结果表明,该方法有效地提高了目标检测概率,同时降低了虚警概率。 相似文献