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公开(公告)号：CN111028256A
公开(公告)日：2020-04-17
申请号：CN201910973877.1
申请日：2019-10-14
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种提出了一种基于改进活动轮廓模型的SAR图像目标检测方法，该方法基于Gamma分布假设，利用Bhattacharyya距离度量推导了基于局部区域统计信息的活动轮廓模型的能量泛函，利用全局最小化框架，实现所提能量泛函的全局能量最小化。本发明方法能够获得精确定位的目标轮廓，从而达到检测目标的目的，并且具有很高的计算效率。
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公开(公告)号：CN113406625A
公开(公告)日：2021-09-17
申请号：CN202110500685.6
申请日：2021-05-08
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种SAR图像超像素滑窗CFAR检测方法，该方法设置待检测超像素和背景超像素构成超像素滑窗，采用自适应阈值对背景超像素进行杂波截断处理，剔除影响杂波建模精度的异质像素，采用伽玛分布的截断形式进行杂波参数估计，根据给定的虚警概率求解CFAR检测阈值，对待检测超像素内的像素点进行目标判别，实现基于截断伽玛杂波统计特性的CFAR检测。该方法可有效提升多目标干扰等复杂环境下的目标检测精度和检测实时性。
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公开(公告)号：CN111028256B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN201910973877.1
申请日：2019-10-14
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种提出了一种基于改进活动轮廓模型的SAR图像目标检测方法，该方法基于Gamma分布假设，利用Bhattacharyya距离度量推导了基于局部区域统计信息的活动轮廓模型的能量泛函，利用全局最小化框架，实现所提能量泛函的全局能量最小化。本发明方法能够获得精确定位的目标轮廓，从而达到检测目标的目的，并且具有很高的计算效率。
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公开(公告)号：CN110781753A
公开(公告)日：2020-02-11
申请号：CN201910923974.X
申请日：2019-09-27
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于Gp0混合模型的极化SAR舰船目标快速检测方法，主要解决极化SAR图像目标检测实时性差，检测精度较低的问题，其实现步骤是：(1)对极化SAR数据进行预筛选，得到潜在的目标数据样本；(2)对潜在的目标数据样本进行降采样处理；(3)对降采样数据进行分类，在分类过程中迭代进行拟合优度检验和分裂操作，从而自动确定类别数；(4)根据降采样数据的分类结果得到潜在目标数据的分类结果；(5)计算每类的span特征值，将具有最大span特征值的类别作为舰船目标，其余类别作为杂波和干扰，从而得到目标检测结果。
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