基于CV模型的SAR图像机场感兴趣区域检测

作者：潘诚; 戴晓燕

来源：无线电工程, 2012, (07): 10-12+28.

• 感兴趣区域
• 高分辨率合成孔径雷达图像
• Shannon-Entropy理论
• CV模型 region of interest
• high resolution Synthetic Aperture Radar(SAR)image
• Shannon-E ntropy theory
• CV model

高分辨率POLSAR图像的机场感兴趣区域(Region of interest,ROI)的自动提取是自动目标识别(AutomaticTarget Recognition,ATR)系统的任务之一,也是准确识别分类飞机等小目标的基础。针对全极化合成孔径雷达(POLSAR)图像极化相干的特点,提出一种融合提取方法:先使用J.S.Lee Sigma filter滤波,再利用Shannon-Entropy理论提高ROI和背景对比度,采用基于CV模型的方法分割图像,然后对分割得到的图像进行形态学等图像处理,最终得到机场ROI。实验结果表明,该方法具有分割界限清晰、定位准确的优点。

• 出版日期2012
• 单位复旦大学