基于极化SAR梯度和复Wishart分类器的舰船检测

TN958; 舰船检测是极化SAR系统的重要应用之一.现有的舰船检测方法容易受到旁瓣泄露的干扰,使得舰船目标的形态难以提取,导致检测结果不符合真实情况.此外,在舰船过于密集、尺度不一致的情况下,相邻舰船由于旁瓣的影响有时会被认为是单个目标,从而造成漏检.针对这些问题,该文提出一种基于极化SAR梯度和复Wis-hart分类器的舰船检测方法.首先,将似然比检验(LRT)梯度引入对数比值梯度框架,使其适用于极化SAR数据;基于LRT梯度图进行恒虚警(CFAR)检测,提取舰船的边缘信息,消除伪影的同时抑制强旁瓣对舰船精细轮廓提取的影响.其次,利用复Wishart迭代分类器对舰船强散射部分进行检测,可排...

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Published in雷达学报 Vol. 13; no. 2; pp. 396 - 410
Main Authors 殷君君, 罗嘉豪, 李响, 代晓康, 杨健
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 北京科技大学计算机与通信工程学院 北京 100083%北京无线电测量研究所 北京 100854%清华大学电子工程系 北京 100084 2024
Subjects
舰船检测
似然比检验
Complex Wishart classifier
比值梯度
Ship detection
复Wishart分类器
极化合成孔径雷达
Polarimetric Synthetic Aperture Radar(PolSAR)
Likelihood Ratio Test(LRT)
Ratio gradient
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ISSN2095-283X
DOI10.12000/JR23198

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Summary:TN958; 舰船检测是极化SAR系统的重要应用之一.现有的舰船检测方法容易受到旁瓣泄露的干扰,使得舰船目标的形态难以提取,导致检测结果不符合真实情况.此外,在舰船过于密集、尺度不一致的情况下,相邻舰船由于旁瓣的影响有时会被认为是单个目标,从而造成漏检.针对这些问题,该文提出一种基于极化SAR梯度和复Wis-hart分类器的舰船检测方法.首先,将似然比检验(LRT)梯度引入对数比值梯度框架,使其适用于极化SAR数据;基于LRT梯度图进行恒虚警(CFAR)检测,提取舰船的边缘信息,消除伪影的同时抑制强旁瓣对舰船精细轮廓提取的影响.其次,利用复Wishart迭代分类器对舰船强散射部分进行检测,可排除大部分的杂波干扰且保持舰船形态细节.最后,将二者信息融合,从而可以保持舰船形态细节的同时克服旁瓣和伪信号的虚警.该文在3幅来自ALOS-2卫星的极化SAR图像上进行了对比实验,实验表明与其他方法相比,该文所提算法具有更少的虚警和漏检,且能够有效克服旁瓣泄露,保持舰船形态细节.
ISSN:2095-283X
DOI:10.12000/JR23198