針對海洋原始圖像與低秩和稀疏矩陣分解模型數(shù)據(jù)結構不一致的問題,本文提出一種新的基于矩陣分解的海洋SAR圖像艦船檢測方法。首先該方法需對結構化相似的海洋SAR圖像進行重組;然后根據(jù)重組矩陣特性適應性設計一個分解精度更高、分解速度更快的新矩陣分解模型,并利用增廣拉格朗日乘子法求解模型,在不依賴任何雜波模型和檢測統(tǒng)計量的前提下,實現(xiàn)代表艦船目標的稀疏成分的提取;最后利用形態(tài)學處理進行優(yōu)化,實現(xiàn)海洋SAR圖像艦船目標的檢測�；诟叻秩朣AR衛(wèi)星數(shù)據(jù)的實驗結果表明,相比已有的基于魯棒主成分分析的艦船檢測方法,本文方法在處理復雜海況時,能更快速度地以較好的形狀從海雜波中準確提取艦船目標,具有更好的魯棒性。

【文章頁數(shù)】：6 頁

【文章目錄】：
0 引言
1 單極化SAR艦船檢測方法
    1.1 圖像構造與重構
    1.2 矩陣分解模型及求解
    1.3 形態(tài)學處理
2 實驗及結果分析
    2.1 不同海面情況下的艦船檢測
    2.2 不同檢測方法對比
3 結束語



本文編號：3743305