复杂场景下的极化SAR图像机场跑道检测
提出一种基于极化分解分类与结构特征相结合的复杂场景全极化SAR图像机场跑道检测方法.首先利用先验信息粗选图像中各类样本目标进行H/α分解提取图像中各类训练样本,然后根据极化SAR图像的统计特性,利用贝叶斯分类器对图像进行分类,提取图像中机场跑道疑似区域,再结合机场跑道的五种结构特征用二叉树法进行判别,最终确定机场跑道区域.利用美国UAVSAR系统采集的多组全极化实测数据对算法进行实验,结果表明,该算法能够有效地检测出跑道,且检测的跑道结构完整,轮廓清晰,虚警率低.
合成孔径雷达 机场跑道 目标检测 图像分析
韩萍 徐建飒
中国民航大学智能信号与图像处理天津市重点实验室,天津 300300
国内会议
哈尔滨
中文
1220-1226
2013-10-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）