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摘 要：在G0 分布背景杂波假设下，基于 VI-CFAR 算法该文提出一种自动区域筛选的恒虚警目标检测算法，以
+ T. }: D' I" w! l( p* A1 \解决高分辨 SAR 图像复杂环境背景下的目标检测问题。该算法首先利用变化指数( VI )统计量对局部参考窗内的均
. a& Z1 q! O7 g7 y/ [匀区域进行筛选，以剔除参考窗内具有目标干扰点的非均匀区域；然后利用均值比( MR )统计量对参考窗内同质
& J/ I0 ~9 M8 M& G# c的均匀区域进行区域合并，以解决杂波边界处的背景杂波筛选问题；最后利用筛选到的同质均匀区域内的像素集合
u- `, |: L: n6 y4 V进行背景杂波参数估计，对待检测区域实现二值检测。通过实测 SAR 图像车辆目标检测实验表明，在多目标和杂# {. p" n: k( f; R& `' n1 `$ [
波边界复杂环境背景下，该算法具有较稳定的检测性能和虚警抑制能力。) ^! J8 o# n: ?
关键词：恒虚警检测；区域筛选；变化指数；均值比；G0 分布$ y* A( V( Z; \- L5 ]4 C' z, |
1 引言: i* n# ~: m& D. }/ j( }
SAR 图像自动车辆目标检测作为 SAR 目标识+ A1 M1 F$ h2 Q) J' s
别系统中的重要环节，其检测性能直接影响到后续
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附件下载：
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发表于 2021-4-29 13:37
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