基于时-多普勒谱中视觉特征分类的海杂波中小漂浮目标检测
信号处理
2020-09-10 v1 计算机视觉与模式识别
摘要
对于水面雷达而言，在海杂波中检测小漂浮目标具有挑战性。在本文中，我们观察到目标的后向散射在时-多普勒谱（TDS）图像中打破了海面底层运动的连续性。遵循这一视觉线索，我们利用局部二值模式（LBP）来度量 TDS 图像中纹理的变化。结果表明，含目标的雷达回波与仅含杂波的回波在 LBP 的特征空间中是可分的。随后采用无监督的单类支持向量机（SVM）来检测杂波 LBP 直方图的偏离，检测器的离群点被分类为目标。在真实的 IPIX 雷达数据集中，我们基于视觉特征的检测器相较于其他三种现有方法表现出良好的检测率。
引用
@article{arxiv.2009.04185,
title = {Small-floating Target Detection in Sea Clutter via Visual Feature Classifying in the Time-Doppler Spectra},
author = {Yi Zhou and Yin Cui and Xiaoke Xu and Jidong Suo and Xiaoming Liu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2009.04185},
year = {2020}
}