【摘 要】
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传统的合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar,SAR）图像飞机检测方法一般利用像素对比度信息进行图像分割,从而提取待定目标。然而这些方法只考虑了像素亮度信息而忽视了目标
【机 构】
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中国科学院电子学研究所,中国科学院大学
【基金项目】
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国家自然科学基金青年基金(41501485)~~
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传统的合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar,SAR）图像飞机检测方法一般利用像素对比度信息进行图像分割,从而提取待定目标。然而这些方法只考虑了像素亮度信息而忽视了目标的结构特征,进而导致目标的不精确定位和大量虚警的产生。基于上述问题,该文构建了一个全新的SAR图像飞机目标检测算法框架。首先,针对大场景SAR图像应用需求,提出了改进的显著性预检测方法,从而实现SAR图像候选飞机目标多尺度快速粗定位;然后,设计并调优了含4个权重层的卷积神经网络（Convolutional Neura
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