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根据自然地物和人造地物在单通道合成孔径雷达(SAR)复数据上表现出的实部与虚部统计特性差异,文中提出了一种衡量人造目标(AT)可能性的AT特征,并结合该特征设计一种超像素级恒虚警率(AS-CFAR)检测方法,包括三个步骤:首先,利用简单线性迭代聚类超像素分割算法对SAR图像进行预分割;然后,利用SAR复数据的AT特征从超像素中找出潜在目标超像素和背景超像素;最后,仅对潜在目标超像素进行CFAR检测,且背景区域的选取也参考其AT特征,最大程度保证了背景区域的均匀性.对MiniSAR数据进行实验证明了文中提出的AS-CFAR算法在检测时间和检测目标像素数上的优势.