一种新的SAR图像目标检测像素聚类算法

• 作者: 宋文青 徐玮 相飞
• 来源期刊: 火控雷达技术
• 学科: 工学
• 关键词: SAR图像 目标检测 目标像素聚类 密度聚类 区域合并
• 年，卷（期）: 2020,（2）
• 所属期刊栏目: 总体工程
• 页码范围: 1-5,11
• 页数: 6页
• 分类号: TN958.94
• 字数: 4768字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19472/j.cnki.1008-8652.2020.02.001

摘要

针对SAR图像目标检测任务中多目标区域目标像素聚类问题,本文提出一种结合密度聚类和区域合并的目标像素聚类算法.算法首先采用基于密度的聚类方法对图像中目标像素进行初步聚类,生成目标局部结构层的聚类区域;然后再利用基于最远距离约束的最近距离区域合并方法对初步聚类区域进行合并,进而获得目标层的聚类区域.最后根据聚类区域中像素个数特征对虚警目标进行一定地剔除,生成最终的SAR图像目标层的检测结果.实测SAR图像数据实验表明,本文算法能够有效地解决多目标场景中的目标像素聚类问题.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	宋文青		9	36	4.0	6.0
2	徐玮		11	17	2.0	3.0
3	相飞		9	24	2.0	4.0