多特征分类的PolSAR图像飞机目标检测

日期:2019.07.12 点击数:12

【类型】期刊

【作者】卢晓光 周波 韩萍 韩宾宾  

【刊名】信号处理

【关键词】 特征提取,极化合成孔径雷达,飞机目标检测,SVM分类器

【摘要】针对目前有关极化合成孔径雷达(Polarimetric Synthetic Aperture Radar, PolSAR)的飞机目标检测算法虚警较多、自适应性较差的问题,给出一种复杂大场景中PolSAR图像多特征分类的飞机目标检测方法。该方法分为线下分类器训练和飞机目标检测两部分。使用Filter特征选择结合穷举法筛选出分类性能高的飞机极化特征训练SVM(Support Vector Machine, SVM)分类器;利用异化散射功率提取疑似飞机目标,进一步提取多个极化特征送入SVM分类获得检测结果。利用UAVSAR系统采集的多幅实测数据进行实验,并与现有的PolSAR图像飞机目标检测算法进行对比,结果表明该方法能够有效检测出飞机目标,并且虚警和漏警较少,方法自适应性有所提高。

【年份】2019

【作者单位】中国民航大学智能信号与图像处理天津市重点实验室;

【期号】04

【页码】563-573

【全文挂接】全文挂接

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