一种改进的高分辨率SAR图...超像素CFAR舰船检测算法 张帆.pdf

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雷达学报
星海洋应用中心 北京 100081)
摘 要：合成孔径雷达(SAR)图像舰船目标检测一直受到学者广泛关注，恒虚警率(CFAR)检测算法作为雷达图像经典
目标检测算法被广泛应用于 SAR 图像舰船目标检测中。然而经典 CFAR 检测性能容易受到相干斑噪声影响，基于滑
窗的检测结果对滑窗的尺寸选择非常敏感，难以保证杂波背景中不存在目标像素，并且计算效率较低。针对上述问
题，该文提出了一种新的基于超像素无窗快速 CFAR 的 SAR 图像舰船目标检测算法。首先，利用基于密度的快速噪
声空间聚类(DBSCAN)超像素生成方法生成 SAR 图像的超像素。在 SAR 数据服从混合瑞利分布的假设下，定义了超
像素相异度。然后利用超像素精确估计每个像素的杂波参数，即使在多目标情况下，也可以克服传统 CFAR 滑动窗
口的缺点。此外，基于 SAR 图像变异系数，提出了一种基于变异系数的局部超像素对比度来优化 CFAR 检测，以此
消除大量杂波虚警，如陆地区域人造目标。对五幅 SAR 图像的实验结果表明，与其他方法相比，该文方法对不同场
景 SAR 图像海面舰船目标检测都十分稳健。
关键词：合成孔径雷达(SAR)；恒虚警率(CFAR)；变异系数；超像素；目标检测
中图分类号：
DOI：
引用格式：张帆, 陆圣涛, 项德良, 等. 一种改进的高分辨率 SAR 图像超像素 CFAR 舰船检测算法[J]. 雷达学报.
DOI: .
Reference format: ZHANG Fan, LU Shengtao, XIANG Deliang, et al. An improved superpixel-based CFAR method for
high resolution SAR image ship detection[J]. Journal of Radars . DOI: .
An Improved Superpixel-Based CFAR Method for High-Resolution
SAR Image Ship Target Detection
ZHANG Fan① LU Shengtao① XIANG Deliang*①② YUAN Xinzhe③
①
(College of Information Science and Technology, Beijing University of Chemical Technology,
Beijing 100029, China)
②