基于Wishart距离和超像素的极化SAR图像车辆检测

TP751.1; 针对极化合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)在城市区域复杂地物条件下的密集车辆目标检测问题,提出了一种结合超像素分割和Wishart分类器的非监督目标检测方法.首先,根据不同地物的极化散射特征检测出建筑物.然后,利用不包含建筑物的Wishart分类器和超像素分割获得目标的形态信息.接着,利用包含建筑物的Wishart分类器获得目标中心点.最后,通过区域生长对二者进行信息融合并完成目标检测任务.基于X波段的机载极化SAR数据表明,所提算法不仅可以对密集目标进行区分和定位,并且目标形态保持完整;相比于传统方法,目标检测与虚警鉴别性能得到较大提升...

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Published in系统工程与电子技术 Vol. 43; no. 10; pp. 2766 - 2774
Main Authors 代晓康, 殷君君, 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%清华大学电子工程系,北京100084 01.10.2021
Subjects
车辆检测;超像素分割;极化合成孔径雷达;Wishart分类
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ISSN1001-506X
DOI10.12305/j.issn.1001-506X.2021.10.08

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Summary:TP751.1; 针对极化合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)在城市区域复杂地物条件下的密集车辆目标检测问题,提出了一种结合超像素分割和Wishart分类器的非监督目标检测方法.首先,根据不同地物的极化散射特征检测出建筑物.然后,利用不包含建筑物的Wishart分类器和超像素分割获得目标的形态信息.接着,利用包含建筑物的Wishart分类器获得目标中心点.最后,通过区域生长对二者进行信息融合并完成目标检测任务.基于X波段的机载极化SAR数据表明,所提算法不仅可以对密集目标进行区分和定位,并且目标形态保持完整;相比于传统方法,目标检测与虚警鉴别性能得到较大提升.
ISSN:1001-506X
DOI:10.12305/j.issn.1001-506X.2021.10.08