本文選題：合成孔徑雷達(dá) + 艦船檢測��； 參考：《測繪科學(xué)》2017年04期

【摘要】：針對以離散余弦變換為核心的人類視覺模型艦船檢測算法受數(shù)據(jù)類型限制的問題(即對復(fù)數(shù)類型的數(shù)據(jù)檢測效果不好),該文提出了一種改進(jìn)的人類視覺模型SAR圖像艦船檢測算法。該算法是以快速傅里葉變換代替離散余弦變換,將SAR圖像從空間域變換到頻率域;快速傅里葉變換對數(shù)據(jù)類型要求較低,只要求數(shù)據(jù)是離散的,并且運(yùn)行效率更高。然后,采用3種星載SAR數(shù)據(jù)——ENVISAT ASAR(25m)、Sentinel-1(10m)和Cosmo-Skymed(2.5m)進(jìn)行對比實(shí)驗(yàn)。結(jié)果表明,以快速傅里葉變換為核心的人類視覺模型艦船檢測算法的檢測性能和效率優(yōu)于以離散余弦變換為核心的算法、雙參數(shù)恒虛警率(CFAR)算法和K分布恒虛警率算法。
[Abstract]:Aiming at the problem that the warship detection algorithm of human visual model based on discrete cosine transform is limited by data type (that is, the effect of complex data detection is not good), an improved human visual model SAR diagram is proposed in this paper. Like ship detection algorithm. The algorithm uses fast Fourier transform instead of discrete cosine transform to transform SAR image from spatial domain to frequency domain. Then, three kinds of spaceborne SAR data (ENVISAT ASARN 25m Sentinel-110m) and Cosmo-Skymedan 2.5m) were used to carry out the comparative experiments. The results show that the detection performance and efficiency of ship detection algorithm based on fast Fourier transform are better than those based on discrete cosine transform, two-parameter CFAR algorithm and K-distributed CFAR algorithm.
【作者單位】： 山東科技大學(xué);中國測繪科學(xué)研究院;九成空間科技有限公司;
【基金】：測繪地理信息公益性行業(yè)科研專項(xiàng)(201412002)
【分類號】：TN957.52

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本文編號：1861257