基于特征选择与GOPCE的舰船检测方法
DOI:
作者:
作者单位:

作者简介:

通讯作者:

基金项目:

国家自然科学基金资助项目(41171317);国家自然科学基金重点资助项目(61132008);清华大学自主研究基金资助项目(20111080968

伦理声明:



Ship detection based on feature selection and GOPCE
Author:
Ethical statement:

Affiliation:

Funding:

  • 摘要
  • |
  • 图/表
  • |
  • 访问统计
  • |
  • 参考文献
  • |
  • 相似文献
  • |
  • 引证文献
  • |
  • 资源附件
    摘要:

    原始的广义相对最优极化(GOPCE)中,通过最大化目标与背景极化参数融合结果的比值,而求取极化参数的最优系数向量,但没有考虑参数融合结果中目标与杂波的分布。为提高基于极化合成孔径雷达图像的舰船目标检测性能,提出了一种基于极化特征选择及改进GOPCE的目标检测方法。首先提出了一个改进的优化准则,同时考虑了最大化信杂比与最小化目标与杂波分布的方差。基于改进的优化准则,选择了3个最优极化特征,并求解对应的最优系数向量,获取了目标与背景区分度更大的融合图像。实验结果表明,该方法有效提高了目标的检测性能。

    Abstract:

    The optimal coefficient vector is calculated by maximizing the fusion ratio of polarization parameters of targets to those of clutter in the traditional Generalized Optimization of Polarimetric Contrast Enhancement(GOPCE),while the distributions of the fusion value corresponding to desired targets and clutter are ignored. A feature selection method and a modified GOPCE model are developed to improve ship detection performance in polarimetric Synthetic Aperture Radar(SAR). A modified optimization criteria is proposed,which considers minimizing variance of targets and clutter as well. Three best polarization features are selected and the optimal coefficient vector is calculated based on the criteria,and the difference between targets and clutter is enhanced in the fused image. Experiment results demonstrate the improvement of the proposed method.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

焦智灏,杨 健,宋建社,叶春茂.基于特征选择与GOPCE的舰船检测方法[J].太赫兹科学与电子信息学报,2013,11(5):702~706

复制
分享
文章指标
  • 点击次数:
  • 下载次数:
  • HTML阅读次数:
历史
  • 收稿日期:2012-11-12
  • 最后修改日期:2013-06-28
  • 录用日期:
  • 在线发布日期: 2013-11-13
  • 出版日期: