基于超像素和信息论的SAR图像目标检测研究

• 作者: 冉元波 邓洋洋 韩景红
• 来源期刊: 成都信息工程大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: SAR 恒虚警率 超像素 自信息 加权信息熵
• 年，卷（期）: 2017,（5）
• 所属期刊栏目: 电子信息科学与技术
• 页码范围: 479-486
• 页数: 8页
• 分类号: TN957.71
• 字数: 4716字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16836/j.cnki.jcuit.2017.05.003

摘要

针对传统的恒虚警率(CFAR)检测算法的不足,提出新的基于超像素和信息论的SAR图像目标检测方法.首先利用改进的SLIC超像素生成算法将SAR图像分割成超像素块,然后计算各超像素块自信息值并选出候选超像素块,最后用邻域加权信息熵剔除法滤除虚警超像素块,最终得到目标检测结果.同时与两种基于杂波统计模型的CFAR检测算法的检测效果进行对比,结果表明所提检测算法对SAR目标有较高的检测准确度,且目标物原有形态能得到很好的保留.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	邓洋洋	成都信息工程大学电子工程学院	5	4	1.0	2.0
2	冉元波	成都信息工程大学电子工程学院	3	4	1.0	2.0
3	韩景红	成都信息工程大学电子工程学院	3	2	1.0	1.0