【摘 要】
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由于SAR（Synthetic Aperture Radar）图像纹理丰富且存在大量的噪声，使得传统SURF（Speed Up Robust Fea-tures）算子对SAR图像的目标兴趣点检测并不理想，存在兴趣点检测适应性不强和
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由于SAR（Synthetic Aperture Radar）图像纹理丰富且存在大量的噪声，使得传统SURF（Speed Up Robust Fea-tures）算子对SAR图像的目标兴趣点检测并不理想，存在兴趣点检测适应性不强和出现大量无用特征点，致使目标匹配的成功率下降。提出了融合恒虚警率（ CFAR，Constant False-Alarm Rate）和SURF的SAR图像目标匹配新算法。采用适应性较强的混合高斯模型拟合杂波的CFAR进行目标兴趣区域检测，运用SURF算子对检测的目标进行特征提取，使
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