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1.
提出了一种基于局部K-分布的新的SAR图像舰船检测算法.取目标窗口和背景窗口,通过把泄露到背景窗口中的舰船部分去除,对背景窗口中的剩余部分统计均值和方差,最终得到杂波分布概率模型进行恒虚警检测.相对于K-分布CFAR检测算法和基于局部窗口的K-分布CFAR检测算法,该算法能够适应杂波的局部变化, 对距离很近的舰船不会产生漏检.仿真结果表明了方法的有效性. 相似文献
2.
为更好地获取舰船检测的图像信息,通过对雷达图像中舰船目标与相干斑噪声的分布特点进行分析,提出1种基于非下采样变换(Nonsubsampled Contourlet Transform, NSCT)与蚁群优化(Ant Colony Optimization, ACO)算法相结合的合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar, SAR)图像舰船目标检测方法.该方法通过对SAR图像进行NSCT自适应阈值去噪,再应用ACO进行边缘检测,实现舰船目标的精确检测.仿真结果显示,该方法能够在复杂相干斑噪声背景中有效提取舰船目标的轮廓信息,很好地保持图像纹理和舰船结构,具有理想的抗干扰性能,保证检测结果的准确性. 相似文献
3.
《沈阳大学学报（自然科学版）》2014,(5)
根据遥感图像舰船目标检测的实时性要求,提出了一种应用改进CGHT算法检测舰船尾迹的方法.通过加入舰船船体的检测结果,改进CGHT算法中种子点的选取方式,以改善尾迹检测的计算复杂度,并将检测重点侧重于舰船船体附近区域,避免尾迹检测的盲目性.实验表明,该算法显著减少了尾迹检测的运行时间,降低了伪尾迹引起的虚警,提高了尾迹定位的准确性. 相似文献
4.
为克服传统航海雷达目标检测方法在能见度低或海杂波严重时搜索效率不佳的缺点,结合已知目标的自动识别系统(Automatic Identification System,AIS)信息,提出一种利用最大似然估计(Maximum Likelihood Estimate,MLE)方法确定海杂波中搜索目标阈值的算法,将其应用到海上搜救目标检测中.该算法首先把已知目标的AIS信息作为样本集,然后用MLE方法估计海杂波中搜索目标的阈值,最后在PC机上用QT和MATLAB进行编程.实验结果表明,此算法能够提高雷达搜索目标的准确性和海上救援效率. 相似文献
5.
ScanSAR图像舰船目标快速检测方法 总被引：4，自引：0，他引：4
提出一种ScanSAR图像舰船目标快速检测方法.该方法通过周期性局部亮度变换技术降低了Scalloping效应对舰船检测的影响,在ScanSAR图像拼接前进行基于OpenMP的改进的双参数CFAR舰船目标检测,不仅避免了拼缝对舰船检测造成的巨大影响,而且极大地缩短了舰船检测的时间,提高了舰船检测的时效性,最后通过图像后处理从拼接后的ScanSAR图像中得到最终的检测结果.对15幅ScanSAR图像进行了实验,结果表明,该方法在提高检测性能的同时,检测的时效性也有明显改善. 相似文献
6.
为降低海事监控视频图像背景中运动物体引起的杂波和噪声对船舶目标检测的影响,根据采集的可见光视频图像特性,提出一种海天背景下船舶目标自适应检测算法。将待检测图像进行预处理,使用自适应中值滤波和均值漂移(mean-shift)滤波对图像进行滤波去噪。采用密度峰聚类对传统K均值聚类算法进行改进,自适应确定初始聚类中心及其数量。对海面船舶进行自适应聚类分割。仿真实验显示:该算法的检测准确率为90.3%,验证了其准确性和可靠性;单帧视频图像的船舶目标检测用时可控制在100 ms以内,满足实时检测的要求。结果表明:该算法可以实现海天背景下船舶目标的准确、快速检测,为海上船舶目标跟踪奠定了可靠的基础。 相似文献
7.
郭金维 《玉溪师范学院学报》2004,20(3):16-20
研究了一种在较强杂波背景下对弱小目标进行有效检测和跟踪的方法 ,该方法基于常规雷达的数字式检测技术 ,将原来的点目标扩展为一个波束范围内的线目标甚至面目标 ;利用目标的运动特性和目标扩展后的维数变化去除大面积杂波和随机噪声 ,通过滑窗法和m/N检验准则 ,结合航迹匹配算法实现目标的准确判定和跟踪 .并结合仿真验证了该方法的可行性 .验证的结果说明 ,该方法算法简便 ,抑制杂波能力强 ,是常规雷达在杂波背景中进行目标跟踪检测的一条可行的方法 . 相似文献
8.
无源雷达利用第三方辐射源信号进行运动目标检测,在现在和未来电子战中具有重要作用。该体制雷达通常采用相关检测方法,但参考信号中常伴随多径杂波干扰。仿真表明,参考通道存在多径杂波干扰使目标检测性能下降,增加虚警并抬升检测基底。抑制多径杂波,提纯参考信号是主要问题。结合数字电视信号特性,给出利用k-前向预测算法抑制多径杂波的原理,基于最小均方误差准则实现滤波。仿真和实测数据处理结果验证了该算法的有效性。 相似文献
9.
为减少海上场景中海杂波对小目标检测造成的干扰,提出结合局部和全局显著性的检测方法.该方法以图像子块与其邻域对比度作为局部显著度,以利用频率调谐方法得到的全局对比度作为全局显著度,将局部和全局显著度进行规范化处理,组合为总显著度.实验表明:该方法可充分提升局部及全局均显著的区域,抑制海杂波;该方法检测性能优于相关文献中的方法. 相似文献
10.
SAR图像舰船尾迹检测不仅能够反演运动舰船的航速航向信息,也有助于发现图像中弱小的舰船目标。现有的舰船尾迹检测方法对于简单背景SAR图像的检测效果较好,但复杂背景下的检测效果难以满足使用要求。提出一种基于能量泛函极小化的复杂背景SAR图像舰船尾迹检测方法。该方法采用相对全变分技术将图像分解为包含舰船尾迹的光滑成分和海背景纹理成分,通过剪切波变换高频系数重构增强光滑成分,再通过Radon变换检测光滑成分中的尾迹线。比对实验结果表明,本文所提方法对于复杂背景SAR图像的舰船尾迹检测效果明显优于现有的方法。 相似文献
11.
提出一种基于显著性的高海况SAR图像船舶目标检测方法Itti-SAR,该方法由显著图提取与连接性判断两个阶段组成。在显著图提取阶段,针对SAR图像特性,将改进的方向特征和一致性特征引入传统视觉注意模型,以构建适用于SAR图像的显著性模型,实现高海况SAR图像船舶目标显著图的提取。在连接性判断阶段,采用密度约束对显著区域的连接性进行判断,防止将单个目标检测为多个,从而进一步降低虚警。在多幅SAR图像上的实验结果验证该方法的有效性,与经典CFAR算法的对比实验显示出其查准率、召回率高和不依赖于先验知识的优点。 相似文献
12.
多通道合成孔径雷达地面运行目标指示(synthetic aperture radar-ground moving target indicator,SAR-GMTI)系统的数据按一定方式重组并处理后,可认为是由表示地杂波的低秩矩阵、表示运动目标的稀疏矩阵和表示噪声的矩阵这3部分组成.但已有的基于矩阵分解的GMTI方法,... 相似文献
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为提高在天气恶劣、目标密集、目标被遮挡及其他复杂海况下船舶交通流统计的准确率,提出一种将目标检测算法CenterNet、多目标跟踪算法DeepSORT与凸包算法中优化逆时针(counter clockwise, CCW)判断的单线法相结合的船舶交通流视觉图像统计方法。使用Python对所选的数据和场景进行测试,结果表明:CenterNet在多场景检测中比YOLOv3更优秀;基于目标检测的多目标跟踪算法具有良好实时性,能够有效对抗因目标抖动、密集、被遮挡等所导致的目标丢失,继而减少船舶交通流统计时常出现的漏检、错检和重复统计等问题。 相似文献
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一种基于双树复小波变换的SAR图像边缘检测算法 总被引：2，自引：0，他引：2
提出一种新的基于双树复小波变换的SAR图像边缘检测算法. 算法在复小波子带上求取图像直方图方向梯度矩阵,并基于复小波变换的多尺度性质和方向选择性求取全局的梯度矩阵. 通过对这一矩阵阈值化实现边缘检测. 该算法能有效检测出SAR图像上的显著边缘,并对SAR图像中存在的相干斑噪声、灰度不均匀性和边缘模糊等现象具有一定的鲁棒性. 实验结果证明了该算法的有效性. 相似文献
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为节省搜救船舶的搜寻时间、提高搜救效率、减轻船员负担、提高搜救能力,提出搜救航线自动设计算法.该算法引入空间数据索引结构实现航行信息的快速检索,提出基于航行信息空间连通矩阵的改进蚁群算法快速计算最佳航线,最后根据搜救形势自动优化搜救船舶航线.实验结果表明,该算法在计算效率上比传统方法有很大改善,而且能够成功应用于各种复杂航行环境中搜救船舶的航线动态设计. 相似文献