【摘 要】
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研究基于高分辨力极化合成孔径雷达（SAR）图像的城市区域车辆目标自动检测方法。城市区域具有复杂的地物,这给在城市区域进行车辆目标检测工作带来困难。首先采用FreemanDurden
【机 构】
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清华大学电子工程系,中国人民解放军63892部队第二研究室,北京科技大学计算机与通信工程学院
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研究基于高分辨力极化合成孔径雷达（SAR）图像的城市区域车辆目标自动检测方法。城市区域具有复杂的地物,这给在城市区域进行车辆目标检测工作带来困难。首先采用FreemanDurden分解、极化白化滤波器（PWF）和相似性参数3种方法来提取图像数据的极化信息;在此基础上,采用深度卷积神经网络来对车辆目标和其他地物进行二分类,实现对城市区域车辆目标的检测。基于机载分米级分辨力极化SAR数据的实验结果验证了该方法的有效性,在较低的虚警率下获得较高的检测率。将3种极化特征融合时,能够在虚警率为2.82%时获得95.
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