基于NSCT和ACO的SAR图像舰船检测

• 作者: 张韵农 李琳琳 薄华 谢宏
• 来源期刊: 上海海事大学学报
• 关键词: 合成孔径雷达 非下采样变换 蚁群优化 边缘检测 舰船检测
• 年，卷（期）: 2009,（4）
• 页码范围: 17-21
• 页数: 5页
• 分类号: U675.74|TN953|TN957.52|TN911.73
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-9498.2009.04.005

摘要

为更好地获取舰船检测的图像信息,通过对雷达图像中舰船目标与相干斑噪声的分布特点进行分析,提出1种基于非下采样变换(Nonsubsampled Contourlet Transform, NSCT)与蚁群优化(Ant Colony Optimization, ACO)算法相结合的合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar, SAR)图像舰船目标检测方法.该方法通过对SAR图像进行NSCT自适应阈值去噪,再应用ACO进行边缘检测,实现舰船目标的精确检测.仿真结果显示,该方法能够在复杂相干斑噪声背景中有效提取舰船目标的轮廓信息,很好地保持图像纹理和舰船结构,具有理想的抗干扰性能,保证检测结果的准确性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	谢宏	上海海事大学信息工程学院	74	842	11.0	27.0
2	薄华	上海海事大学信息工程学院	42	189	7.0	11.0
3	张韵农	上海海事大学信息工程学院	7	17	2.0	4.0
4	李琳琳	上海海事大学信息工程学院	1	5	1.0	1.0