基于DBSCAN技术的SAR图像感兴趣区域鉴别

• 作者: 王鹏达 贺新毅
• 来源期刊: 信息技术
• 学科: 工学
• 关键词: 自动目标识别 SAR图像 聚类算法 DBSCAN 感兴趣区域鉴别
• 年，卷（期）: 2012,（6）
• 所属期刊栏目: 研究与探讨
• 页码范围: 104-107,110
• 分类号: TP301.6
• 字数: 2767字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1009-2552.2012.06.028

摘要

使用一种新奇的聚类方法从粗略检测后的SAR图像中提取感兴趣区域(ROI),再通过多特征提取和综合鉴别,去除虚警保留目标,为进一步的目标识别做准备.自动目标聚类是基于SAR图像的自动目标识别系统的难点之一,带有噪声的基于密度的聚类方法(DBSCAN)可以发现任意形状的聚类目标,只依赖于两个不敏感的系统参数,通过区域判断缩减计算时间减少计算内存,很好地适应了自动目标识别的系统需要.多特征目标鉴别方案基于聚类结果,研究聚类得到的感兴趣区域,通过提取多种特征综合判断,有效去除了虚警.所述方法已应用于某SAR - ATR系统,得到了很好的应用体验.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王鹏达		4	4	1.0	1.0
2	贺新毅		2	3	1.0	1.0