一种SAR图像车辆目标鉴别特征及其提取方法

一种SAR图像车辆目标鉴别特征及其提取方法
李禹;计科峰;吴永辉;粟毅
【期刊名称】《遥感学报》
【年(卷),期】2009(013)002
【摘要】该文引入差分盒维法来计算高分辨率SAR图像车辆目标的一种新的鉴别特征,即间隙度特征,可以用来定量评估车俩目标感兴趣区域内像素幅度的不规则程度和间隙尺寸,以此消除杂波虚警.基丁散射中心理论分析了车辆目标和自然地物后向散射强度分布的差异性,并从理论上推导出间隙度特征具有对相干斑噪声不敏感的特点,由此构成了SAR图像车辆目标鉴别处理的一个尺度不变特征.采用MSTAR 车辆目标数据和背景杂波数据检验了所提特征的鉴别性能,并与Hausdorff维数的鉴别性能做了比较,结果显示间隙度特征具有较好的鉴别性能,可以去除大部分的自然地物虚警和非车辆类人造目标干扰,鉴别虚警率较低.
【总页数】6页(P232-237)
【作者】李禹;计科峰;吴永辉;粟毅
【作者单位】国防科学技术大学,电子科学与工程学院,湖南,长沙,410073;西安武警工程学院,通信工程系,陕西,西安,710086;国防科学技术大学,电子科学与工程学院,湖南,长沙,410073;国防科学技术大学,电子科学与工程学院,湖南,长沙,410073;国防科学技术大学,电子科学与工程学院,湖南,长沙,410073
【正文语种】中文
【中图分类】TP957.52
【相关文献】
1.一种基于间隙度特征的SAR图像车辆目标鉴别算法 [J], 王世晞;李禹;刘军;计科峰;粟毅
2.基于目标特征的SAR图像车辆目标的方位角联合估计 [J], 刘聪;李言俊;张科
3.高分辨率SAR图像车辆目标几何特征提取方法 [J], 李禹;计科峰;吴永辉;粟毅
4.SAR图像车辆目标二重方差间隙度特征及其鉴别 [J], 黄凯;李禹;粟毅;
5.一种基于双阈值区域分割的SAR图像目标提取方法 [J], 刘开刚;许梅生;李维因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。