【摘 要】
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针对目前有关极化合成孔径雷达(Polarimetric Synthetic Aperture Radar,PolSAR)的飞机目标检测算法虚警较多、自适应性较差的问题,给出一种复杂大场景中PolSAR图像多特征分
【机 构】
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中国民航大学智能信号与图像处理天津市重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61571442);国家重点研发计划(2016YFB0502405)
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针对目前有关极化合成孔径雷达(Polarimetric Synthetic Aperture Radar,PolSAR)的飞机目标检测算法虚警较多、自适应性较差的问题,给出一种复杂大场景中PolSAR图像多特征分类的飞机目标检测方法。该方法分为线下分类器训练和飞机目标检测两部分。使用Filter特征选择结合穷举法筛选出分类性能高的飞机极化特征训练SVM(Support Vector Machine,SVM)分类器;利用异化散射功率提取疑似飞机目标,进一步提取多个极化特征送入SVM分类获得检测结果。利用UA
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