基于图像栈的波长分辨率 SAR 地物场景预测
图像与视频处理
2022-07-26 v1 信号处理
数据分析、统计与概率
应用统计
统计方法学
摘要
本文提出五种用于波长分辨率合成孔径雷达（SAR）图像中地物场景预测（GSP）的不同统计方法。GSP 图像可用作变化检测算法中的参考图像，以获得高检测概率和低误报率。预测基于图像栈，即由相同飞行几何下不同时刻获取的同一场景图像组成。所考虑的获取地物场景预测的方法包括 (i) 自回归模型；(ii) 截尾均值；(iii) 中位数；(iv) 强度均值；以及 (v) 均值。期望预测图像呈现无变化的真实地面场景并保留地物后向散射模式。研究表明中位数方法对真实地面的表征最准确。为展示 GSP 的适用性，采用以中位数地物场景为参考图像的变化检测算法。结果表明，在考虑森林中隐蔽军用车辆时，中位数方法的检测概率为 ，误报率为 0.11/km。
引用
@article{arxiv.2207.11400,
title = {Wavelength-Resolution SAR Ground Scene Prediction Based on Image Stack},
author = {B. G. Palm and D. I. Alves and M. I. Pettersson and V. T. Vu and R. Machado and R. J. Cintra and F. M. Bayer and P. Dammert and H. Hellsten},
journal= {arXiv preprint arXiv:2207.11400},
year = {2022}
}
备注
15 pages, 8 figures, 3 tables