基于稀疏正则化的SAR图像舰船尾迹检测
信号处理
2020-05-13 v3
摘要
为分析海面合成孔径雷达（SAR）图像，舰船尾迹检测对于提取尾迹产生船舶的信息至关重要。一种可能是假设尾迹为线性模型，此时检测方法基于Radon与Hough等变换，将亮（暗）线表示为变换域中的峰（谷）点。本文将舰船尾迹检测表述为逆问题，其关联代价函数包含稀疏性惩罚项，即广义极小极大凹（GMC）函数。尽管是非凸正则化项，GMC惩罚使整体代价函数保持凸性。所提解基于贝叶斯公式，通过点估计的最大后验（MAP）估计恢复。为量化所提方法性能，使用了对应TerraSAR-X、COSMO-SkyMed、Sentinel-1与ALOS2的多类SAR图像。首先通过考察GMC及L1、Lp、核与全变分（TV）范数研究不同先验在求解该逆问题中的性能。我们表明GMC取得最佳结果，随后将对应方法的优点与两种最优舰船尾迹检测方法比较。结果显示我们提出的技术以80%成功率取得最佳性能。
引用
@article{arxiv.1904.03309,
title = {Ship Wake Detection in SAR Images via Sparse Regularization},
author = {Oktay Karakuş and Igor Rizaev and Alin Achim},
journal= {arXiv preprint arXiv:1904.03309},
year = {2020}
}
备注
18 pages