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基于区域的GLRT车辆目标检测方法被引量：1: 2014年; 基于合成孔径雷达(Synthetic aperture radar,SAR)图像的地面车辆目标自动检测是一项重要的SAR军事应用研究。提出一种基于区域的广义似然比法(Generalized likelihood ratio test,GLRT)的目标检测方法,该方法将GLRT目标检测理论与图像分割技术相结合。首先利用普通图像常用的分割聚类方法从SAR图像场景中粗略地分离出陆地杂波区域和目标潜在区域。然后根据分割结果,分别对两区域数据建立合理的统计模型。最后在背景和目标统计特性都已知的情况下,采用GLRT目标检测方法对目标潜在区域的像素点进行逐一检测,获得更为精确的检测结果。对实际SAR数据处理的结果表明,该方法能有效地从陆地场景中检测出地面车辆目标,且具备一定的精确性和快速性。; 彭荣鲲周鑫王沛赵永辉琚映云; 关键词：SAR图像图像分割统计模型

基于EM算法的G0分布参数最大似然估计方法: 本发明公开了一种基于EM算法的G0分布参数最大似然估计方法，首先使用矩估计法对G0分布参数进行估计，然后是将矩估计法得到的参数估计值作为初始值，采用EM算法，以迭代求解的方式估计G0分布参数。本发明所设计的基于EM算法的...; 周鑫吴腾飞王沛彭荣鲲王从庆江驹

基于活动轮廓模型的SAR图像目标轮廓提取研究: 合成孔径雷达(synthetic aperture radar，SAR)相较于传统的遥感探测方法具有全天时全天候的优点，广泛应用于军用和民用领域。目标轮廓表征了目标形状，可用于目标方位角估计、自动目标识别等，因此SAR图...; 王沛; 关键词：合成孔径雷达遥感探测图像数据

基于多模型融合的SAR图像目标轮廓提取方法被引量：2: 2013年; 提出一种基于参数活动轮廓模型的多模型融合的合成孔径雷达SAR(Synthetic Aperture Radar)图像目标轮廓提取方法,即在活动轮廓模型Balloon中引入新兴统计分布模型G0分布、基于区域的统计活动轮廓模型和多边缘检测算子模型,获得了一种新的目标轮廓提取方法。基于MSTAR项目的真实SAR图像的实验结果表明,本文所提出的方法能准确地获得SAR图像目标轮廓,可用于执行实际的SAR图像轮廓提取任务,为后续的SAR图像自动识别和特征级图像融合等任务提供了较为优良的输入信息。; 王沛周鑫王从庆叶永强; 关键词：合成孔径雷达活动轮廓模型

结合边缘和区域的活动轮廓模型SAR图像目标轮廓提取被引量：5: 2014年; 目的目标轮廓表征了目标形状,可用于目标方位角估计、自动目标识别等,因此提取合成孔径雷达(SAR)图像中的目标轮廓受到了人们的广泛关注。受SAR图像乘性噪声的影响,传统的目标轮廓提取方法应用在SAR图像时失效。针对这一问题,提出一种将基于边缘的活动轮廓模型和基于区域的活动轮廓模型相结合的活动轮廓模型。方法以真实SAR图像为基础,分析了向量场卷积(VFC)活动轮廓模型以及区域竞争(RC)活动轮廓模型各自的特点和优势,发现这两个模型存在一定的互补性,因此将这两个模型进行了结合,得到了一种新的SAR图像目标轮廓提取方法。结果基于真实SAR图像的实验结果表明,本文方法能较好地应对SAR图像信噪比较低、目标边缘模糊等特点,能准确地获得SAR图像目标轮廓。结论本文方法可用于执行实际的SAR图像轮廓提取任务,为后续的SAR图像自动识别和特征级图像融合等任务提供了较为优良的输入信息。; 王沛周鑫彭荣鲲符鹏; 关键词：合成孔径雷达活动轮廓模型似然比

基于EM算法的G0分布参数最大似然估计方法: 本发明公开了一种基于EM算法的G0分布参数最大似然估计方法，首先使用矩估计法对G0分布参数进行估计，然后是将矩估计法得到的参数估计值作为初始值，采用EM算法，以迭代求解的方式估计G0分布参数。本发明所设计的基于EM算法的...; 周鑫吴腾飞王沛彭荣鲲王从庆江驹; 文献传递

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王沛