【摘 要】
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恒虚警率(constant false alarm ratio,CFAR)目标检测法用于合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)图像时,通常要求图像有强的对比度,而实际上此条件很难满足。为提高S
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恒虚警率(constant false alarm ratio,CFAR)目标检测法用于合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)图像时,通常要求图像有强的对比度,而实际上此条件很难满足。为提高SAR图像目标的检测率,特别是低信噪比图像,从SAR成像机理入手,结合非下采样Contourlet变换(nonsubsampled Contourlet transform,NSCT)理论的多尺度、多方向和平移不变性等特点,提出了一种新的SAR图像目标提取算法,即TD-NSCT(target detection based on NSCT)算法。该方法融合了CFAR检测器和NSCT的优点,通过对分解系数特征的选取和组合,达到改善SAR图像信噪比、提高SAR目标检测率的目的。用不同实际SAR图像数据和不同方法进行了比较实验,实验结果表明TD-NSCT算法能有效提高SAR目标的检测率,特别是对于那些隐藏地物目标的低信噪比SAR图像,证明TD-NSCT算法是一种可行和有效的SAR图像目标检测算法。
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