文件名称：论文研究-基于NSCT分解系数的SAR图像目标检测算法.pdf
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更新时间：2022-08-11 13:12:31
合成孔径雷达图像,恒虚警率,非下采样轮廓波变换,目标检测,多尺度
恒虚警率（constant false alarm ratio，CFAR）目标检测法用于合成孔径雷达（synthetic aperture radar，SAR）图像时，通常要求图像有强的对比度，而实际上此条件很难满足。为提高SAR图像目标的检测率，特别是低信噪比图像，从SAR成像机理入手，结合非下采样Contourlet变换（nonsubsampled Contourlet transform，NSCT）理论的多尺度、多方向和平移不变性等特点，提出了一种新的SAR图像目标提取算法，即TD-NSCT（target detection based on NSCT）算法。该方法融合了CFAR检测器和NSCT的优点，通过对分解系数特征的选取和组合，达到改善SAR图像信噪比、提高SAR目标检测率的目的。用不同实际SAR图像数据和不同方法进行了比较实验，实验结果表明TD-NSCT算法能有效提高SAR目标的检测率，特别是对于那些隐藏地物目标的低信噪比SAR图像，证明TD-NSCT算法是一种可行和有效的SAR图像目标检测算法。