基于 NSCT分解系数的SAR图像目标检测算法

• 作者: 张婷 黄世奇 黄文准
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 合成孔径雷达图像 恒虚警率 非下采样轮廓波变换 目标检测 多尺度
• 年，卷（期）: 2016,（12）
• 所属期刊栏目: 图形图像技术
• 页码范围: 3884-3888
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.41
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2016.12.081

摘要

恒虚警率（constant false alarm ratio，CFAR）目标检测法用于合成孔径雷达（synthetic aperture radar，SAR）图像时，通常要求图像有强的对比度，而实际上此条件很难满足。为提高SAR图像目标的检测率，特别是低信噪比图像，从SAR成像机理入手，结合非下采样Contourlet变换（nonsubsampled Contourlet transform，NSCT）理论的多尺度、多方向和平移不变性等特点，提出了一种新的SAR图像目标提取算法，即TD-NSCT（target detection based on NSCT）算法。该方法融合了CFAR检测器和NSCT的优点，通过对分解系数特征的选取和组合，达到改善SAR图像信噪比、提高SAR目标检测率的目的。用不同实际SAR图像数据和不同方法进行了比较实验，实验结果表明TD-NSCT算法能有效提高SAR目标的检测率，特别是对于那些隐藏地物目标的低信噪比SAR图像，证明TD-NSCT算法是一种可行和有效的SAR图像目标检测算法。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	黄文准	西京学院信息工程学院	30	99	6.0	8.0
2	黄世奇	西京学院信息工程学院	13	36	3.0	5.0
3	张婷	西京学院信息工程学院	14	23	3.0	4.0