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| 1 | 改进的基于Parzen窗算法的SAR图像目标检测显示文摘传统的Parzen窗检测算法假设目标占整个背景中较小的一部分,将SAR图像中的所有像素用于估计杂波概率密度函数,容易造成检测阈值的增大从而对不太明显的SAR图像舰船目标产生漏检。对此,提出了一种改进的Parzen窗检测算法,该算法通过自适应地设置目标窗口,将潜在的目标从检测图像中剔除,对剔除后的杂波背景采用Parzen窗进行非参数化的杂波模型估计,进而确定检测阈值,完成目标的检测。相比传统的Parzen窗检测算法,提出的SAR图像舰船目标检测算法减少了漏检数量,改善了检测性能。实测SAR图像的检测结果表明了该方法的有效性。 | 张颢 孟祥伟 刘磊 李德胜 | 2015 | 计算机科学2015，42，B11： | 4 |
| 2 | 新型自适应背景窗的SAR图像目标检测显示文摘传统的全局检测算法假设目标占整个背景中较小的一部分,将SAR图像中的所有像素用于估计杂波概率密度函数,容易造成检测阈值的增大从而对不太明显的SAR图像舰船目标产生漏检。提出了一种新型自适应背景窗的检测算法,该算法通过设置一种新型的窗口对潜在的目标予以剔除,鉴于Parzen窗对杂波背景的良好的估计性能,对剔除后的杂波背景采用Parzen窗进行非参数化的杂波模型估计,进而确定检测阈值,完成目标的检测。相比全局检测算法,提出的SAR图像舰船目标检测算法减少了漏检数量,检测性能得到了改善。实测SAR图像的检测结果表明了该方法的有效性。 | 张颢 王林 刘磊 李德胜 | 2016 | 仪表技术2016，，3： | 0 |
| 3 | 利用近似展开法的多视K模型参数估计器性能分析显示文摘准确估计模型参数是对合成孔径雷达图像空变背景杂波精确建模的重要前提。K分布是一种广泛应用于描述合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)图像杂波统计特性的概率模型,针对多视K分布杂波模型,该文总结了现有的参数估计方法,将常见的9种矩估计器推广到多视SAR图像的杂波建模中,并采用近似展开法推导了各估计器估计偏差和方差的解析表达式。本文对各种估计器的性能进行了对比与分析,结果表明,估计器的性能取决于视数、样本数、待估计阶参数的取值范围以及估计器的计算量,并且得到了不同应用场景与条件下合理选择估计器的一般原则。在实际应用中,应该根据具体情况来选择合适的估计器。 | 周强 杨俭 曲长文 李智 | 2017 | 信号处理2017，33，11： | 0 |
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