基于CV模型的SAR图像机场感兴趣区域检测

• 作者: 戴晓燕 潘诚
• 来源期刊: 无线电工程
• 学科: 工学
• 关键词: 感兴趣区域 高分辨率合成孔径雷达图像 Shannon-Entropy理论 CV模型
• 年，卷（期）: 2012,（7）
• 所属期刊栏目: 信号与信息处理
• 页码范围: 10-12,28
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 1834字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-3106.2012.07.004

摘要

高分辨率POLSAR图像的机场感兴趣区域（Region of interest,ROI）的自动提取是自动目标识别（AutomaticTarget Recognition,ATR）系统的任务之一,也是准确识别分类飞机等小目标的基础。针对全极化合成孔径雷达（POLSAR）图像极化相干的特点,提出一种融合提取方法：先使用J.S.Lee Sigma filter滤波,再利用Shannon-Entropy理论提高ROI和背景对比度,采用基于CV模型的方法分割图像,然后对分割得到的图像进行形态学等图像处理,最终得到机场ROI。实验结果表明,该方法具有分割界限清晰、定位准确的优点。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	潘诚		8	9	2.0	3.0
2	戴晓燕		2	7	1.0	2.0