本文選題：低頻超寬帶合成孔徑雷達(dá)　切入點(diǎn)：葉簇隱蔽目標(biāo)檢測　出處：《電子學(xué)報》2016年01期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：在超寬帶合成孔徑雷達(dá)葉簇隱蔽目標(biāo)檢測中,傳統(tǒng)的UWB SAR圖像變化檢測方法易受圖像灰度值起伏和成像條件變化的影響,致使現(xiàn)有的變化檢測算法的性能下降.本文根據(jù)人類視覺系統(tǒng)的生理結(jié)構(gòu)和認(rèn)知特點(diǎn),提出了一種基于視覺注意機(jī)制的葉簇隱蔽目標(biāo)變化檢測算法.該方法使用視覺注意模型,將圖像的多尺度特征信息融合為單幅視覺顯著圖像,并利用圖像局部鄰域信息和目標(biāo)的空間相關(guān)特性對視覺顯著圖中視覺注意焦點(diǎn)進(jìn)行分層篩選和變化檢測.實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:本文中基于視覺注意機(jī)制的變化檢測方法可以有效檢測多時相UWB SAR圖像中的葉簇隱蔽目標(biāo),較之傳統(tǒng)的基于統(tǒng)計原理的變化檢測方法,其檢測速度更快,且對場景復(fù)雜的UWB SAR圖像亦具有魯棒性.
[Abstract]:In UWB synthetic Aperture Radar (SAR) leaf cluster covert target detection, the traditional UWB SAR image change detection method is easily affected by the fluctuation of image gray value and the change of imaging conditions. According to the physiological structure and cognitive characteristics of human visual system, a new change detection algorithm based on visual attention mechanism is proposed in this paper, which uses visual attention model. The multi-scale feature information of the image is fused into a single visual salient image. The local neighborhood information of the image and the spatial correlation characteristics of the target are used to screen and detect the visual attention focus in the visual salient image. The experimental results show that the change detection method based on the visual attention mechanism in this paper is based on the visual attention mechanism. The method can effectively detect the covert targets of leaf clusters in multitemporal UWB SAR images. Compared with the traditional change detection method based on statistical principle, its detection speed is faster, and it is also robust to UWB SAR images with complex scene.
【作者單位】： 國防科學(xué)技術(shù)大學(xué)電子科學(xué)與工程學(xué)院;空軍預(yù)警學(xué)院信息對抗系;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(No.61302194;No.61302146)
【分類號】：TN957.52

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本文編號：1588028