一种基于局部分形维的CFAR检测算法

• 作者: 张锋 邹焕新 雷琳
• 来源期刊: 信号处理
• 学科: 工学
• 关键词: 人造目标检测 局部分形维 重标极差分析法 恒虚警检测
• 年，卷（期）: 2012,（1）
• 所属期刊栏目: 应用
• 页码范围: 105-111
• 分类号: TP391|TP751
• 字数: 3985字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-0530.2012.01.016

摘要

目标检测是图像处理领域和计算机视觉中一项非常重要的研究课题.针对光学遥感图像自然背景下人造目标检测中检测时间长,虚警率偏高的问题,本文提出一种基于局部分形维的CFAR检测算法.该算法首先引入重标极差分析法,把图像的局部窗转化为一维序列的形式,且通过对一维序列极差和偏差的运算得到反映图像局部纹理特征的局部分形维,并以此构造出图像的分维像.然后在分维像基础上进行快速CFAR检测,确定滑窗中心点像素是否为目标像素.最后对目标像素进行聚类以提取感兴趣目标区域.利用本文提出的算法对不同地区的光学图像进行了大量的实验,得到了较好的检测结果.实验结果证明了该算法在高分辨光学图像中能有效、快速地地检测自然背景中的人造目标.与传统的人造目标检测算法相比,本文提出的算法能有效地减少检测时间,降低虚警率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	雷琳	国防科技大学电子科学与工程学院	9	110	7.0	9.0
2	邹焕新	国防科技大学电子科学与工程学院	36	299	12.0	15.0
3	张锋	国防科技大学电子科学与工程学院	3	8	1.0	2.0