摘要:
对于隐藏在强杂波环境中的人造目标,传统的恒虚警率(constant false alarm rate, CFAR)目标检测算法受到较大程度的制约。为了改善检测性能,提出了一种基于二维Gamma分布的变化检测算法,并给出了参数估计、变化分析、CFAR归一化、目标聚类等关键步骤的实现方法。该算法在拟合精度较高的二维Gamma分布的基础上,充分利用图像间的相关性抑制强杂波。对实际数据的处理表明,该算法具有较好的检测性能,能在低虚警率的基础上实现较高的检测率。
张耀天,胡睿,孙进平,毛士艺. 一种基于二维Gamma分布的SAR图像变化检测方法[J]. Journal of Systems Engineering and Electronics, 2010, 32(5): 927-930.
ZHANG Yao-tian,HU Rui,SUN Jin-ping,MAO Shi-yi. Change detection for SAR images based on bivariate Gamma models[J]. Journal of Systems Engineering and Electronics, 2010, 32(5): 927-930.