【摘 要】
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图像分割是合成孔径雷达(SAR)图像自动目标识别应用中的基础性问题。定义并分析了运动、静止目标获取与识别(MSTAR)图像的矩特征,进而构造了多阈值处理策略,用于MSTAR图像的分割。首先研究了目标、阴影,以及背景区域统计特性,并确定了相应的数学模型描述,在此基础上给出了矩特征的定义,并分析了其基本特性。利用图像空间到矩特征空间的转换,显著增强了目标区域与阴影、背景区域的差异性,进而通过构造不同的
【机 构】
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西北核技术研究所,西安电子科技大学电子工程学院
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图像分割是合成孔径雷达(SAR)图像自动目标识别应用中的基础性问题。定义并分析了运动、静止目标获取与识别(MSTAR)图像的矩特征,进而构造了多阈值处理策略,用于MSTAR图像的分割。首先研究了目标、阴影,以及背景区域统计特性,并确定了相应的数学模型描述,在此基础上给出了矩特征的定义,并分析了其基本特性。利用图像空间到矩特征空间的转换,显著增强了目标区域与阴影、背景区域的差异性,进而通过构造不同的阈值化规则,实现了MSTAR图像中目标、阴影和背景区域的分割。对MSTAR图像的处理结果表明,与恒虚警率
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