【摘 要】
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通过迭代CFAR算法,本文发展了一种针对分块SAR图像的冰山检测方法。考虑到滑动窗口运算负担大、计算效率低,首先对SAR图像进行分块,以提取分块内的亮目标冰山。利用高斯模型
【机 构】
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中南民族大学资源与环境学院,国家海洋局空间海洋遥感与应用研究重点实验室,国家海洋局第一海洋研究所
【基金项目】
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国家重点研发计划(2018YFC1407203);中央公益性科研院所基本业务费专项(2009G13,2014G31);海洋局重点实验室开放基金(201702003)
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通过迭代CFAR算法,本文发展了一种针对分块SAR图像的冰山检测方法。考虑到滑动窗口运算负担大、计算效率低,首先对SAR图像进行分块,以提取分块内的亮目标冰山。利用高斯模型表征后向散射系数的统计分布,冰山检测阈值可简单地表达为均值和方差的线性组合,将分块内像素逐个比对阈值以检测冰山。考虑到同一场景中尺寸变化大的冰山影响检测精度,以识别的冰山像素做种子执行区域生长,从而提取大尺寸的冰山。针对单个分块迭代上述处理,以降低高斯模型表征分块统计分布的误差,提高冰山检测精度。利用2013年11月22日和29日获取自
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