基于Hlder指数和ICA的海域SAR图点目标检测(英文)

• 作 者: 李昱彤 周越 杨杰
• 机 构: 上海交通大学图像处理与模式识别研究所,上海交通大学图像处理与模式识别研究所,上海交通大学图像处理与模式识别研究所 上海 200240 ,上海 200240 ,上海 200240
• 出 处: 光电工程
• 发表日期: 2008年01期
• 关键词: ICA SAR lder 点目标检测 海杂波散斑抑制 海杂波 Hlder 指数 空间分离 指数和 独立成分分析

本文将分形 Hlder 指数和信号分离相结合,利用独立成分分析技术(ICA, Independent Component Analysis),实现了海杂波 SAR 图的散斑抑制和点目标检测。首先,计算点态 Hlder 指数图,并提出二值模糊方法对其处理;接着使用 ICA 技术得到该图的基图像和独立成分;提出空间分离法,对独立成分进行分离,同时对基图进行对应分类,获得非噪声和噪声两个空间。最后在非噪声空间上重构图像。实验部分,将该算法与传统算法进行对比,证实了该算法的有效性和优越性。

In this paper, the fractal Hlder index and signal separation are combined, and the ICS (Independent Component Analysis) is used to realize the speckle suppression and point target detection of sea clutter SAR images. First of all, we calculate the Hypnomorphic Hypnosis index and propose a binary fuzzy method to deal with it. Then we use ICA to get the base image and independent components of the graph. We propose a spatial separation method to separate the independent components, Corresponding classification, to obtain two spaces of non-noise and noise. Finally, reconstruct the image in non-noise space. Experimental part, the algorithm compared with the traditional algorithm, confirmed the effectiveness and superiority of the algorithm.