Adaptive Ship Detection for Single-Look Complex SAR Images Based on SVWIE-Noncircularity Decomposition.
Adaptive Ship Detection for Single-Look Complex SAR Images Based on SVWIE-Noncircularity Decomposition.
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基于SVWIE-非圆度分解的单视复杂SAR图像自适应船舶检测
DOI：
10.3390/s18103293
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发表时间：
2018-09-30
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Liu P
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Zhao YH;Liu P
在本文中，我们提出了一种针对单视复杂合成孔径雷达（SAR）图像的自适应船舶检测方法。首先，对非圆度进行分析，并在船舶检测任务中采用；此外，还提出了相似方差加权信息熵（SVWIE）来减少杂波和增强目标。根据SVWIE和非圆性的散射分析，提出了SVWIE-非圆性(SN)分解方法。基于分解，获得两个分量，即高非圆度SVWIE振幅(h)和低非圆度SVWIE振幅(l)。我们证明了 SAR 图像中的船舶和杂波对于 h 探测器来说是不同的，并且 h 探测器可以有效地用于船舶检测。最后，为了从背景中提取船舶，使用广义伽玛分布（GD）来拟合杂波统计量，并利用恒定误报率（CFAR）来选择自适应阈值。该方法的性能在 Alos-2 图像的 HH 偏振上得到了证明。实验结果表明，该方法能够准确检测复杂背景下的船舶，即靠近小岛或强噪声的船舶。
In this paper, we present an adaptive ship detection method for single-look complex synthetic aperture radar (SAR) images. First, noncircularity is analyzed and adopted in ship detection task; besides, similarity variance weighted information entropy (SVWIE) is proposed for clutter reduction and target enhancement. According to the analysis of scattering of SVWIE and noncircularity, SVWIE-noncircularity (SN) decomposition is developed. Based on the decomposition, two components, the high-noncircularity SVWIE amplitude (h) and the low-noncircularity SVWIE amplitude (l), are obtained. We demonstrate that ships and clutter in SAR images are different for h detector and h detector can be effectively used for ship detection. Finally, to extract ships from the background, the generalized Gamma distribution (GΓD) is used to fit h statistics of clutter and the constant false alarm rate (CFAR) is utilized to choose an adaptive threshold. The performance of the proposed method is demonstrated on HH polarization of Alos-2 images. Experimental results show that the proposed method can accurately detect ships in complex background, i.e., ships are close to small islands or with strong noise.
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基于局部对比度方差加权信息熵的海洋SAR图像船舶检测
DOI：
10.3390/s18041196
发表时间：
2018-04-13
期刊：
Sensors (Basel, Switzerland)
影响因子：
--
作者：
Huo W;Huang Y;Pei J;Zhang Q;Gu Q;Yang J
通讯作者：
Yang J
影响因子：
8.2
作者：
Ferretti, A;Prati, C;Rocca, F
通讯作者：
Rocca, F
广义伽马分布SAR图像经验统计建模
DOI：
10.1109/jstsp.2011.2138675
发表时间：
2011-06-01
影响因子：
7.5
作者：
Li, Heng-Chao;Hong, Wen;Fan, Ping-Zhi
通讯作者：
Fan, Ping-Zhi
DOI：
10.1109/tgrs.2015.2451311
发表时间：
2016-01-01
影响因子：
8.2
作者：
Tao, Ding;Anfinsen, Stian Normann;Brekke, Camilla
通讯作者：
Brekke, Camilla
影响因子：
--
作者：
KULLBACK, S;LEIBLER, RA
通讯作者：
LEIBLER, RA