【摘 要】
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在点目标探测模型中,目标的形状纹理信息丢失,可用特征少,背景杂波对目标检测造成严重干扰。传统分块方差统计法会引入背景低频波动,使杂波偏大,而且杂波度量值随分块单元尺
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在点目标探测模型中,目标的形状纹理信息丢失,可用特征少,背景杂波对目标检测造成严重干扰。传统分块方差统计法会引入背景低频波动,使杂波偏大,而且杂波度量值随分块单元尺度变化较大。本文提出一种基于匹配滤波的杂波量化改进方法,首先以点目标像斑分布为模板,对背景图像进行匹配滤波,得到互相关矩阵;然后将高相关性区域标记为杂波重点区域,计算方差作为局部杂波,取局部杂波的均方根作为全局背景杂波。该方法突出了对空间杂波区域的选择性,能有效降低背景低频波动和传统分块尺度对杂波的影响。对遥感图像样本进行杂波量化和点目标检出仿真,结果表明本文方法对杂波统计尺度有很好的稳定性,杂波量化与探测率的相关性高于传统方差统计方法。
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