【摘 要】
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在对非线性干扰图像下的远程船舶目标进行自动检测的过程中,存在大量干扰信息,导致传统的基于G~0分布的CFAR远程船舶目标自动检测算法,由于致力于排除干扰,导致大量目标信息
【机 构】
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平顶山学院软件学院,平顶山学院计算机科学与技术学院,武汉大学计算机学院
【基金项目】
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河南省科技厅科技发展计划项目(134300510037)
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在对非线性干扰图像下的远程船舶目标进行自动检测的过程中,存在大量干扰信息,导致传统的基于G~0分布的CFAR远程船舶目标自动检测算法,由于致力于排除干扰,导致大量目标信息被过滤,保留下的目标信息较少,提出一种基于能量判决与相似度度量的非线性干扰图像下的远程船舶目标自动检测算法,依据海面与天空辐射特性不同的特点,采用最大类间方差法对海天线进行检测及定位,确定目标潜在区域,依据像素点和海天线距离的大小完成空域加权,利用门限处理进一步对非线性干扰图像进行去噪处理,建立边缘能量函数,利用能量判决对远程船舶目标位置
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