【摘 要】
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针对海杂波背景下小目标检测困难的问题,为解决传统分数阶傅里叶变换(FRFT)算法检测性能不稳定、运算量大、检测效率低等问题,提出新的海杂波中小目标检测快速新算法。利用CE
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针对海杂波背景下小目标检测困难的问题,为解决传统分数阶傅里叶变换(FRFT)算法检测性能不稳定、运算量大、检测效率低等问题,提出新的海杂波中小目标检测快速新算法。利用CEMD-RobustICA去噪算法抑制海杂波,减小海杂波对双正交傅里叶变换(BFT)与简明分数阶傅里叶变换(CFRFT)性能的影响,通过BFT-CFRFT算法进行小目标检测,将传统算法的二维搜索转换为两次一维搜索,大幅减小了运算量。利用IPIX实测数据验证新算法,实验结果表明:新算法有效抑制了海杂波,且大大减小了检测运算量,提高了目标检测准
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合成孔径雷达(SAR)目标分类一般通过特征提取和分类决策具体实施。采用3维块匹配滤波(BM3D)去噪算法对SAR图像进行处理,减轻噪声干扰的影响。在此基础上,采用极限学习机(ELM)
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为了提升RANSAC算法的匹配正确率,提出了一种基于二次匹配策略的RANSAC算法。该方法首先将所有样本点中误差过大的特征点进行剔除,以减小迭代次数,提高算法匹配速度;再通过反向匹配的方式进行二次匹配,保证了算法匹配的准确率和可靠性。实验结果证明,所提算法匹配正确率和速度都有所提升,并且在光照变化、模糊环境的干扰下,仍具有较强的鲁棒性和可靠性。
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