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复杂背景下SAR图像目标检测与识别方法研究复杂背景下SAR图像目标检测与识别方法研究一、引言合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar，SAR）是一种能够在各种天气条件下提供高分辨率影像的遥感技术。
由于其对于地表特征的穿透能力强，SAR图像在军事、环境监测、资源调查等领域具有广泛应用。
在复杂背景下，SAR图像的目标检测与识别变得更加困难。
为了提高目标检测与识别的准确度和效率，科研人员进行了大量的研究，提出了许多方法。
本文将综述近年来在复杂背景下SAR图像目标检测与识别方法的研究进展。
二、复杂背景下SAR图像的特点复杂背景下的SAR图像具有以下特点：1. 背景杂波干扰严重。
由于地物散射、电离层、气象条件等因素的影响，背景杂波在SAR图像中表现出复杂多样的特性，使得目标的边缘轮廓难以清晰表达。
2. 目标散射缺失。
复杂背景下，目标散射信号往往被背景杂波淹没，目标信息难以从背景中提取出来，导致目标检测与识别困难。
3. 目标尺寸变化多样。
在复杂背景下，目标尺寸可能发生变化，对目标检测与识别造成挑战。
三、复杂背景下SAR图像目标检测方法1. 基于滤波器的方法：滤波器是一种常用的SAR图像目标检测方法，在复杂背景下有其独特的优势。
滤波器可以通过平滑处理减少背景杂波的干扰，提升目标边缘轮廓的清晰度。
常见的滤波器方法包括均值滤波、中值滤波、小波变换等。
2. 基于特征提取的方法：特征提取是SAR图像目标检测与识别的关键步骤。
在复杂背景下，目标的边缘特征与背景杂波的边缘特征往往模糊不清，传统的特征提取方法效果较差。
因此，研究人员提出了一些新的特征提取方法，如纹理特征、形状特征、极化特征等。
3. 基于深度学习的方法：深度学习是近年来热门的技术，已经在图像处理领域取得了显著的成果。
在复杂背景下，传统的方法往往难以取得好的效果，而深度学习可以通过训练大量样本，自动学习目标的特征表达，提升目标检测与识别的准确性和鲁棒性。
基于改进YOLOv7的SAR图像舰船目标检测方法在现代科技的海洋中，人工智能犹如一艘破浪前行的巨轮，其上的雷达——合成孔径雷达（SAR）技术，则是这艘巨轮上不可或缺的导航系统。
SAR图像以其独特的成像机制和全天候、全天时的观测能力，成为了海洋监控与舰船目标检测的重要工具。
然而，传统的SAR图像舰船目标检测方法往往受限于算法效率和准确性的双重挑战，如同航海者在茫茫大海中寻找灯塔，既需要精准的指引，又需避免误入歧途。
在这样的背景下，基于深度学习的YOLOv7算法应运而生，它如同一位经验丰富的船长，凭借其快速、准确的目标检测能力，在SAR图像舰船目标检测的海域中乘风破浪。
然而，即便是这位“船长”，也面临着复杂海况的考验——SAR图像中的噪声干扰、舰船目标的多样性以及不同尺度下的目标检测问题，都如同暗礁和风暴，威胁着航行的安全。
为了应对这些挑战，研究人员提出了一种基于改进YOLOv7的SAR图像舰船目标检测方法。
这种方法不仅保留了YOLOv7原有的速度优势，更在其基础上进行了针对性的优化。
首先，通过引入注意力机制，使得模型能够更加聚焦于舰船目标的特征，就如同为船长配备了一副能够穿透迷雾的望远镜，使其在复杂的海况中也能洞察目标的细节。
其次，针对SAR图像的特点，对YOLOv7的网络结构进行了调整，增强了模型对噪声的鲁棒性，就如同为船只加固了船体，使其在风浪中更加稳健。
最后，通过多尺度训练策略，提升了模型对不同尺度舰船目标的检测能力，就如同为船长提供了一张详尽的海图，使其能够从容应对各种规模的航行任务。
经过这样的改进后，基于改进YOLOv7的SAR图像舰船目标检测方法如同一艘升级后的探险船，不仅速度更快，而且更加坚固耐用。
在实验中，这种方法展现出了令人瞩目的性能提升：检测准确率显著提高，同时保持了较快的检测速度，充分证明了其在实际应用中的潜力。
然而，尽管取得了显著的进步，我们仍需警惕潜在的风险。
深度学习模型的训练需要大量的数据支持，而SAR图像的获取成本较高，数据的稀缺性可能会成为制约模型性能的瓶颈。
SAR图像飞机目标智能检测识别技术研究进展与展望
罗汝;赵凌君;何奇山;计科峰;匡纲要
【期刊名称】《雷达学报（中英文）》
【年(卷),期】2024(13)2
【摘要】合成孔径雷达(SAR)采用相干成像机制,具有全天时、全天候成像的独特优势。
飞机目标作为一种典型高价值目标,其检测与识别已成为SAR图像解译领域的研究热点。
近年来,深度学习技术的引入,极大提升了SAR图像飞机目标检测与识别的性能。
该文结合团队在SAR图像目标特别是飞机目标的检测与识别理论、算法及应用等方面的长期研究积累,对基于深度学习的SAR图像飞机目标检测与识别进行了全面回顾和综述,深入分析了SAR图像飞机目标特性及检测识别难点,总结了最新的研究进展以及不同方法的特点和应用场景,汇总整理了公开数据集及常用性能评估指标,最后,探讨了该领域研究面临的挑战和发展趋势。
【总页数】24页(P307-330)
【作者】罗汝;赵凌君;何奇山;计科峰;匡纲要
【作者单位】国防科技大学电子科学学院电子信息系统复杂电磁环境效应国家重点实验室
【正文语种】中文
【中图分类】TN957.51
【相关文献】
1.基于峰值匹配的SAR图像飞机目标识别方法
2.SAR图像飞机目标检测识别进展
3.SAR图像中目标的检测和识别研究进展
4.基于散射信息和元学习的SAR图像飞机目标识别
5.基于改进YOLOv5的SAR图像飞机目标检测
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sar微动目标检测及其参数估计方法随着视觉计算领域的发展，视觉技术已成为各领域的重要手段，其中，微动目标检测技术具有独特的重要性。
微动目标检测技术是一种能够检测在图像中发生极小位移的动态目标的技术，它可以用于各种图像的处理，准确检测微动目标的位置、大小、运动方向等参数，以达到提升图像处理效率的目的。
一般来说，微动目标检测技术包括两个主要步骤：目标检测和参数估计。
在目标检测步骤中，将图像序列作为输入，采用图像处理算法检测出目标区域，同时，通过分析前后帧之间发生的变化来确定目标移动的方向和大小。
而在参数估计步骤中，则是利用微动目标的检测结果，针对每一次移动的目标估计参数，如速度、加速度参数等，以及根据参数估计进行运动预测等。
这里介绍的两个步骤，构成了微动目标的检测和参数估计的完整过程。
在实际应用中，微动目标检测技术一般分为基于特征法和基于参数估计法两类。
基于特征法是在目标检测阶段，利用图像处理技术提取目标的特征，通过分析特征确定目标位置，并且可以采用单帧处理的方式检测出微动目标。
基于参数估计的微动目标检测，则是利用检测出的目标区域，分析它们之间发生的变化，推断出目标的运动方向和大小，然后根据推断出的参数估计运动预测，从而实现目标检测和参数估计两个目标同时完成。
随着微动目标检测技术的发展，虽然两类目标检测技术都有一定的效果，但在一些应用场景中，仍存在了一些问题，比如特征提取方法的定量参数估计和能量约束等。
因此，在实际应用场景中，许多研究者们为了提升微动目标检测技术的准确度，优化了基于特征法和参数估计法的检测算法，提出了许多改进性的方法，如多尺度处理、动态分割、能量最小化等，从而提升了微动目标检测技术的效果。
此外，在实际应用中，为了提高检测的效率，一般都采取分布式处理的方式，采用分布式架构，将检测工作分散到多个处理器上，以提高检测效率。
例如，针对微动目标检测的特征提取，采用分布式架构处理，首先将图像序列分解，然后将不同图像序列分配到不同的处理器上，最后将提取的特征结果集中处理，从而提升检测效率。
基于多层显著性模型的SAR图像舰船目标检测
扈琪;胡绍海;刘帅奇
【期刊名称】《系统工程与电子技术》
【年(卷),期】2024(46)2
【摘要】针对合成孔径雷达图像舰船目标检测问题,提出了一种结合选择机制与轮廓信息的多层显著性目标检测方法。
首先,利用非下采样剪切波和频谱残差法进行全局显著性区域提取。
其次,提出了一种基于动态恒虚警率的活动轮廓显著性模型,逐步滤除候选区域的虚警,提取目标轮廓,从而实现目标的精确检测。
所提方法能够由粗到细地快速捕获目标区域,从而实现高效、高分辨率合成孔径雷达图像舰船检测。
最后,在真实SAR数据集进行了测试,与其他经典的舰船检测方法相比,所提算法不仅有效地抑制了海杂波的影响,而且在检测精度上有较大提高。
【总页数】10页(P478-487)
【作者】扈琪;胡绍海;刘帅奇
【作者单位】河北大学电子信息工程学院;北京交通大学信息科学研究所;现代信息科学与网络技术北京市重点实验室
【正文语种】中文
【中图分类】TN957.52
【相关文献】
1.一种基于视觉显著性的SAR图像弱目标检测算法
2.基于图像显著性特征的舰船目标检测识别方法
3.基于显著性的遥感图像舰船目标检测
4.一种基于显著性的高海况SAR图像船舶目标检测方法
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
SAR图像处理的若干关键技术SAR图像处理的若干关键技术合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar，SAR）是一种利用合成孔径波束形成技术获得高分辨率航天或地面观测图像的雷达。
相比于光学遥感，SAR具有天气无关性、全天候观测能力以及对地表遥感的穿透能力等优势。
然而，由于SAR的脉冲压缩、多普勒频率模糊、地形效应等因素，使得SAR图像的处理变得复杂而具有挑战性。
本文将探讨SAR图像处理的若干关键技术。
1. SAR图像去斑点和去噪技术SAR图像中存在着斑点和噪声，这会影响图像的可视化和后续处理。
去斑点和去噪技术旨在提高SAR图像的质量。
常见的方法包括小波去斑、中值滤波、自适应滤波以及基于稀疏表示的降噪方法等。
这些技术可以有效减少斑点和噪音，提高图像质量。
2. SAR图像去焦模糊技术合成孔径雷达通过接收连续多个雷达回波并对它们进行累积处理，以获得高分辨率图像。
然而，这种累积处理可能会导致图像模糊。
因此，需要进行去焦模糊处理。
常见的方法包括波前解扩、逆滤波和最大熵方法等。
这些方法可以有效去除图像的焦模糊现象，提高图像的分辨率。
3. SAR图像多普勒参数估计技术由于合成孔径雷达平台的运动，SAR图像中存在多普勒频率模糊现象。
为了恢复真实的地物信息，需要准确估计多普勒参数。
常见的多普勒参数估计方法包括基于最大熵准则的参数估计、基于相位解缠的参数估计和基于谱分析的参数估计等。
这些方法可以精确估计多普勒参数，降低图像的多普勒模糊程度。
4. SAR图像纹理特征提取技术纹理特征对于地物分类和目标检测具有重要意义。
SAR图像的纹理特征提取是指提取图像中的空间变化特征，并通过这些特征进行分类和检测。
常用的纹理特征提取方法包括灰度共生矩阵（GLCM）、小波变换和局部二值模式（LBP）等。
这些方法可以提取出图像中的纹理特征，为后续的分类和检测提供有效的数据支持。
5. SAR图像目标检测技术SAR图像中的目标检测是指在图像中准确地找出感兴趣的地物目标。
SAR图像自动目标识别研究的开题报告一、题目名称：SAR图像自动目标识别研究二、研究背景与意义：合成孔径雷达（SAR）作为一种重要的遥感技术，在军事、民用等领域都具有广泛应用。
而自动目标识别（Automatic Target Recognition, ATR）技术可以通过对SAR图像进行分析，实现对目标的自动识别，具有广泛的应用前景。
SAR图像的自动目标识别一直是遥感图像处理领域的研究热点之一。
目前，虽然已经有了很多关于SAR图像自动目标识别的研究工作，但这个问题依然是一个挑战性问题，SAR图像的较高噪声水平、复杂的背景、目标形态复杂多变等因素都给目标识别带来了很大的困难。
因此，对于SAR图像自动目标识别的研究，一方面，可以有效提高军事侦察、边境防卫、灾害监测等领域的遥感信息获取效率，为决策提供更加精确的数据分析支持；另一方面，也可以为SAR图像自动目标识别技术的发展提供更深入、更广泛的应用场景。
三、研究内容：本文将结合SAR图像自动目标识别的研究现状和实际应用需求，从以下方面进行研究：1. SAR图像目标特征提取通过分析SAR图像中目标的物理特性，探究基于SAR图像目标特征提取的方法，包括各种特征表示方法、特征选择方法、特征压缩方法等方面。
2. SAR图像目标分类技术通过综合对多种分类算法的分析及运用，提出一种基于SAR图像自动目标识别的分类方法，并进行实验验证。
3. SAR图像目标检测方法通过研究常用目标检测算法的特点及优缺点，提出一种适用于SAR 图像的目标检测方法，并通过实验进行验证。
四、研究方法：在SAR图像自动目标识别研究中，本文将采用以下研究方法：1. 收集SAR图像数据并进行预处理2. 根据SAR图像目标物理特性，分析和提取适用于目标识别的特征3. 通过机器学习方法对目标进行分类、识别和检测4. 实验验证识别效果五、预期成果：1. 综合掌握SAR图像自动目标识别的关键技术2. 实现基于SAR图像的自动目标识别算法，并进行实验验证3. 提出一种适合SAR图像自动目标识别的分类方法和检测方法，并对其进行实验验证4. 发表相关学术论文，撰写研究报告六、研究计划：时间节点任务考核内容1-2 月文献调研，研究SAR图像自动目标识别的现状和发展方向研究报告3-4 月 SAR图像目标特征提取的算法研究算法设计与验证报告5-6 月基于机器学习的分类和识别算法研究算法设计与验证报告7-8 月基于深度学习的目标检测算法研究算法设计与验证报告9-10 月算法整合及实验验证报告及结果分析11-12 月综合分析，撰写论文论文。
SAR图像舰船目标检测与分类方法研究SAR图像舰船目标检测与分类方法研究摘要：合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar, SAR）技术在海洋监测、军事侦察等领域具有重要的应用价值。
其中，SAR图像中的舰船目标检测与分类一直是研究的热点和难点。
本文针对这一问题展开研究，提出了一种基于深度学习的SAR图像舰船目标检测与分类方法，并进行实验验证。
关键词：SAR图像；舰船目标；目标检测与分类；深度学习1.引言合成孔径雷达技术利用雷达装置对航空器等运动物体发送射频波，通过接收回波并经过信号处理，可以形成高分辨率的雷达图像。
与光学图像和红外图像相比，SAR图像不受天气和光照条件的限制，适用于复杂环境下的目标检测和识别。
因此，SAR图像在军事、海洋监测等领域具有广阔的应用前景。
2.舰船目标的特征分析舰船目标在SAR图像中具有一些特定的特征。
首先，船体通常具有大而连续的背景散射，同时还存在尖峰回波和缺陷散射等现象。
其次，舰船目标具有各种各样的形状和大小，从大型军舰到小型渔船都可能出现在SAR图像中。
因此，基于这些特征进行舰船目标的检测与分类是一项具有挑战性的任务。
3.传统方法的不足传统的SAR图像舰船目标检测与分类方法通常基于阈值分割、纹理特征提取等手段。
然而，这些方法往往无法很好地处理舰船目标的各种特征，且对于目标的尺寸、形状变化较为敏感。
因此，需要采用更加灵活和有效的方法来解决这一问题。
4.基于深度学习的SAR图像舰船目标检测与分类方法深度学习是一种多层次、非线性的机器学习方法，具有较强的图像处理和模式识别能力。
本文提出了一种基于深度学习的SAR图像舰船目标检测与分类方法。
具体步骤如下：(1) 数据准备：收集一系列具有舰船目标的SAR图像，并进行人工标注得到目标的位置信息。
(2) 数据预处理：对SAR图像进行去噪、增强等预处理操作，以提升目标的可辨识性。
(3) 深度学习模型的构建：选择合适的深度学习模型，如卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN），并根据标注的目标位置信息进行训练。
SAR图像目标鉴别和识别方法探究近年来，合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar，SAR）成为航空航天领域中的重要技术，广泛应用于军事侦察、环境监测、资源勘探等领域。
在SAR图像处理中，目标鉴别和识别是一项关键任务，其目标是从复杂的SAR图像中准确地提取信息和识别目标。
本文将谈论SAR图像目标鉴别和识别方法的探究进展。
SAR图像由于受到地形、海洋等复杂环境因素的影响，屡屡具有模糊、噪声多、纹理复杂等特点，给目标的鉴别和识别带来了很大的挑战。
传统的图像处理方法如滤波、边缘检测等无法有效地解决这些问题。
因此，探究人员提出了多种新的算法和技术，旨在提高SAR图像目标鉴别和识别的准确性和稳定性。
起首，基于特征提取的方法是SAR图像目标鉴别和识别探究的重点之一。
特征提取是将原始图像转换为一组能够描述目标特征的数学特征。
常用的特征包括外形、纹理、极化等。
例如，通过提取目标的外形特征，可以区分目标之间的差异，进一步实现目标的鉴别和识别。
其次，机器进修方法在SAR图像目标鉴别和识别中得到广泛应用。
机器进修是使用一系列算法和模型来自动分析和进修数据的方法。
常用的机器进修方法包括支持向量机（Support Vector Machine，SVM）、人工神经网络（Artificial Neural Network，ANN）和深度进修等。
这些方法通过训练模型来实现对SAR图像目标的自动鉴别和识别。
此外，基于图像分割的方法也是SAR图像目标鉴别和识别探究的重要方法之一。
图像分割是将图像划分为不同的区域或目标的过程，通过分割可以更好地区分目标和背景。
常用的图像分割方法包括基于阈值分割、边缘检测和区域生长等。
这些方法可以通过提取目标的边缘轮廓或区域特征来实现SAR图像目标的鉴别和识别。
最后，基于物理特征的方法也是SAR图像目标鉴别和识别的重要探究方向。
因为不同的目标在SAR图像中往往具有不同的散射特征，通过分析目标的散射特性可以实现目标的准确鉴别和识别。
SAR图像小目标检测及目标方位角估计方法研究1 SAR图像点目标检测雷达图像上的点状目标，指的是以亮斑的形式出现在雷达图像上的那些目标。
大多数战术目标，如坦克、战车、大炮、船只等，以及工业设施，如高压输电线塔、油井、孤立的小建筑物等，都呈现为点状目标。
目标检测就是要找出什么是目标，它是目标识别和分类的基础,检测结果影响目标的特征提取，最终影响目标识别和分类的精度。
其方法主要是根据目标在图像上的标记(特有的灰度特征和纹理特征，形状等)及其与相邻目标的相互关系，采用相应算法来进行检测。
较典型的检测方法有恒虚警法和扩展分形法。
1.1恒虚警法恒虚警处理技术(CFAR)是在雷达自动检测系统中给提供检测阈值，使杂波和干扰对系统的虚警概率影响最小的目标检测算法。
2000年万朋，王建国，赵志钦，黄顺吉在文献[1]中分析了在均匀杂波回波功率服从Gamma分布条件下SAR点目标检测，推导了点目标虚警概率和检测概率与阈值系数关系，提出了检测点目标阈值系数选择根据和方法。
在杂波均值估计方面，提出了以全局均值代替局部动态均值。
在检测效果方面，基于Gamma分布的全局均值检测算法优于基于Gamma 分布的局部动态均值检测算法，它们都优于双参数恒虚警检测算法。
在计算量方面，基于Gamma分布的全局均值检测算法比基于Gamma分布的局部动态均值检测算法小，在这方面也都优于双参数恒虚警检测算法。
UWB SAR图像中的目标检测通常指二面角目标检测,点目标检测由于没有发现军用车辆等人造目标这一直接效益而受到较少关注。
为满足一些UWB SAR图像中检测点目标的需求(如图像融合时的配准,通过路灯和树木进行道路检测和为了抑制树干杂波而识别树干杂波等)，2004年方学立，梁甸农，王岩在文献[2]中研究了其中的点目标检测问题，通过综合运用方向依赖滤波、隐马尔可夫模型和恒虚警率检测技术，设计了一种用于机载UWB SAR 图像中的点目标检测算法。
SAR 微动目标检测及其参数估计方法摘要SAR（Synthetic Aperture Radar）微动目标检测及其参数估计方法是近年来研究的热点和难点。
本文着重探讨SAR 微动目标检测的基本原理、常见算法及其参数估计方法，并结合实例具体说明。
通过对SAR 微动目标检测技术和参数估计方法的研究，可以提高SAR 图像处理的效率和精度，用于实现对目标的有效识别和跟踪。
关键词：SAR；微动目标检测；参数估计方法。
引言随着测量技术的不断更新，SAR 已经成为广泛使用的雷达成像技术。
与传统雷达不同的是，SAR 可以通过虚拟的大天线来达到大致等效于真实天线面积的效果。
它可以通过高频率的电磁波来穿透封闭材料并在不同的介质之间辨别出细微的差异。
SAR 因其高精度、高解析度、能够在恶劣环境下工作等优点而广泛应用于国防航天、海洋资源开发、环境监测、文物保护等领域。
但是，SAR 在实际应用过程中会受到微动目标的影响，这样会导致SAR 图像中目标的辨认和识别变得更加困难。
微动目标是指在微动平台上的物体或者地面上的物体表面因为风成波浪或人工干扰等因素而引起略微的振动。
在SAR 图像中，微动目标的光学混叠效应会导致图像的分辨率降低，同时还会出现明显的光学畸变。
微动目标的检测和参数估计在SAR 图像处理中具有重要的意义。
本文首先简要介绍SAR 微动目标检测的基本原理，然后对常见的SAR 微动目标检测算法进行详细的阐述，并且对目标参数的估计方法进行了探究。
最后，通过实例的介绍，具体说明了SAR 微动目标检测及其参数估计方法的具体实现方法。
SAR 微动目标检测的基本原理SAR 微动目标检测的基本原理是通过检测SAR 图像中的目标的微弱振动来实现。
首先需要了解SAR 图像微动目标检测的相关术语和概念。
在SAR 图像中，有关微动目标的术语包括：1.振动幅度（Vibration amplitude）指的是SAR 图像中物体在空间中相对位置的微小偏移，通常用坐标轴方向的偏移来表示。
班级020651学号02065008本科毕业设计（论文）外文资料翻译毕业设计题目文档位图的印刷体数字智能检测与识别外文资料题目An Adaptive and Fast CFAR Algorithm Based on Automatic Censoring for Target Detection inHigh-Resolution SAR Images学院电子工程学院专业智能科学与技术学生姓名张若愚指导教师姓名钟桦1一种基于自动删除的快速自适应恒虚警检测算法用于高分辨SAR图像目标检测摘要——一种以高分辨率合成孔径雷达探测（SAR）图像为目标的抽象的，快速的，基于自动设限（AC）的自适应恒虚警检测率（CFAR）算法。
首先，选择具有自适应性能的全局阈值以获取检测图像中的每一个像素是否为目标像素的指数矩阵。
其次，通过使用这个指数矩阵，噪声环境的自适应确定可以事先筛选检测中使用的滑动窗口中的噪声像素。
在本文中，可模拟多视角，具有广泛均匀度的SAR图像的G0分布的被当做噪声的统计模型。
随着AC的引入，该算法取得了在线性区域较好的CFAR检测性能，尤其是在噪声边缘和多目标的情况中。
与此同时，相应的快速算法大大降低了计算量，最终，目标聚类得以获得更准确的目标区域。
根据对典型SAR 图像的性能分析和实验结果的考察，该算法被证明具有良好的性能和很强的实用性。
关键词：指数计算——恒虚警检测率（CFAR），合成孔径雷达（SAR），目标检测Ⅰ、简介随着收集从大气和卫星上的图像数据量的增加，SAR传感器正变得越来越适宜发展SAR图像判读技术。
在背景噪声[1] - [4]中识别目标或目标群体是一个在SAR图像判读技术中尤为重要的任务。
由于自动检测是自动目标识别（ATR）的系统的第一个重要步骤，所以ATR系统必须有能力满足不断扩大的情报，监视和侦察和快速检测目标的需求，因此此系统可以应用于如坦克，装甲运兵车，卡车和榴弹炮。
在整个SAR ATR系统的第一步中，目标探测对连续的过程有很大影响[5] [6]。
到目前为止，文献提供的SAR的目标检测算法中的算法（CFAR）大部分都有误报率，因为它们的特点是计算简单。
ATR 算法对自适应阈值和快速检测的复杂背景下的目标进行了广泛的研究[7] [8]，甚至在几个SAR ATR的系统中有应用[9]，[10]。
常用的CFAR检测算法包括 [6]，[7]，[11]，[21]的单元平均CFAR(CA-CFAR），最大的CFAR（GO-CFAR），最小的CFAR（SO-CFAR），命令统计CFAR（OS-CFAR）等。
尽管CA-CFAR检测器的检测效率降低[6]，CA-CFAR（这两个指标实际上是林肯实验室提出的一个基于高斯背景假设的技术的CA – CFAR 检测技术 [9]，[22])是在单目标线性噪声情况下和在存在异构的环境中（包括噪声边缘和多目标的情况）行之有效的技术。
OS-CFAR算法的设计是为了解决CA-CFAR在检测过程中目标的背景区域和噪声统计估计时受到的损失，因此它在检测多目标的情况时有重要的优势及意义。
然而在线性的情况下，OS-CFAR的算法性能比CA-CFAR差[6]。
此外，算法获得的最佳统计结果是靠经验，而不是通过理论。
新增的操作将不可避免地增加计算量，虽然CA –CFAR算法在噪声边缘提供了良好的检测性能，但是相比于CFAR检测算法，它的均匀噪声检测性能会下降，因为与各像素相关信息有可能丢失。
在噪声边缘检测的情况中，CFAR算法就可以得到更好的多目标性能情况。
但是， CFAR检测算法相应的检测门槛较低。
单元平均CFAR(CA-CFAR），最大的CFAR（GO-CFAR），最小的CFAR（SO-CFAR），命令统计CFAR（OS-CFAR）等是基本CFAR检测算法[6]，[11]，[12]，[21]。
每个都有其优点，缺点和潜在的应用。
没有任何情况都表现良好的单一检测算法。
如果我们引入这些方法选择前面提到的基本CFAR检测器，自适应的根据测试像素位置进行检测，这在测试系统中应该会是一个很有意义的进步。
经过考虑，目前研究工作的重点是发展自适应CFAR算法[12]。
许多研究人员试图设计自适应CFAR算法。
Smith 和Varshney提出的CFAR (VI-CFAR)变异指数算发是有代表性的一个。
VI-CFAR处理器提供的CFAR性能在含有齐次和非齐次目标的情况下，基于VI-CFAR，Huang et al提出的区域分类CFAR（RC-CFAR）[14]。
跟据[15]中，RC-CFAR 可以细分为四个部分，使得每个部分的目标像元变得很少; 因此，它是不可靠的判断环境非齐次。
汲取了灵感的VI - CFAR检测， Farrouki和bakaer目前有序数据变异指数自动截（交流）CFAR检测器来实现适应性目标检测的复杂背景[16]。
假设威布尔噪声背景下，提出了比谢列固2体模板CFAR检测器（即所谓的比谢列算法[7]，[17]），包括一套完备的程序，如排序，截取，等类似的想法是Rickard和Dillard提出的 [18]。
据报道[7]，[17]即比谢列算法适合的地点杂乱，规模型（LStype）。
LS型噪声可以被视为正规化有两个参数噪声分布。
实验结果[7]，[17]表明在齐次和非齐次环境该算法均表现良好。
Bisceglie算法是一个很好的CFAR检测算法，这种说法是很合理的。
进一步的研究可以进行对噪声模型，深入的截自动选择，选择的滑动窗口类型等，创新CFAR算法称为区域平均统计Hofele （CASH），CFAR介绍，在[21]的CFAR算法的优势是，它避免了覆盖和候补聚集对象。
CASH CFAR 算法所需的处理能力也显着低于OS和平均有序统计区域CFAR算法[21]。
此外，一个显著的CFAR 算法[8]（简单提及作为本文Salazar算法）已经被Salazar提出了，它选择的β（β-素数）的分布[19] 作为背景噪声统计模型的单视SAR图像。
该算法的主要原则是描述如下：β分布模型是正确的混乱与丰富多姿的线性性程度[19] [包括线性噪声，异构噪声边缘和多目标情况下（多目标的情况等同于极异构噪声）]。
因此，在CACFAR 技术对β分配的基础上有能力保持CFAR[8]。
该算法确实有CFAR检测的特点目标均匀噪声，噪声边缘和多目标情况。
此外，由于目标对比像素大于周围的混乱是，该算法还提供了均匀噪声探测概率高和噪声边缘[8]。
但是，多目标的情况下，该算法的不足之处是，CFAR门槛变得大的，当时估计噪声统计数据已损坏通过干扰目标，这导致了一个显着减少检出率。
本文提出了一种自适应恒虚警率和快速算法，提出了SAR图像目标检测在交流的建议，争取在SAR图像检测。
该算法的提出是为了对Salazar算法改进。
同时，相应的快速算法已经被设计出来了。
本文组织如下。
在第二节，导言的原则和算法的详细流程是给出。
在第三节，该算法进行了详细介绍。
在第四节，相应的快速算法设计。
第五节从理论上分析了所提出的性能算法。
在第六部分，我们提供了实验结果和建议的检测性能比较采用典型的算法和其他算法真正特区数据。
最后一节总结本文。
Ⅱ原则和详细的算法流程A算法原理以下建议可来自算法提及。
1）索引值利用CFAR[12]—[14]自动判断周围杂乱型测试的像素，选择适当的探测器，但索引值应适应性，而不是由经验决定。
2）新方法与比谢列算法[7]，[17]相比，排序附加程序可以帮助避免干扰目标的影响在多目标情况下的检测性能。
3）β分布在噪声模型采用萨拉萨尔算法[8] 噪声边缘和多目标的情况下可以正确地描述同类噪声，，这使得人们有可能获得一个综合性的设计为目标检测算法在均匀噪声和噪声边缘，在多目标目标检测的情况下应该分开考虑。
4）通过计算适当的索引值，决定在滑动窗口的噪声像素是否属干扰目标，我们可以检查所有的干扰像素。
至于其余的像素，我们执行的CACFAR算法。
5）所提出的检测算法，基于前面提到的各点设计。
如图1所示，全检测过程的概述如下：首先，我们选择模具滑动窗口，它是适合高分辨率SAR目标检测[6]。
在此过程中滑动扫描的整体形象的窗口，我们认为噪声区域围绕在测试单元的滑动窗口在Nc像素区。
然后，混乱像素可能属于干扰目标（我们认为是有d像素，即深度为D）是由该指数值删失标签中的滑动窗口噪声像素是否潜在的像素干扰目标而决定的。
因此，可能的像素不属于干扰目标仍然是（有Nc - d像素）。
在CA - CFAR检测技术中，其他Nc - d像素产生的参数估计为噪声模型（G0步进分布）。
图1目标检测算法本文3此外，我们计算了通过设置CFAR 概率检测本地检测阈值。
最后，我们成功检测了测试单元格的值指标。
同时，因为通常主导目标有少数散射在SAR 图像中，经过检测，这些明亮的高峰可能未连接到目标区域。
最后，就能获得潜在的目标区域。
有些方面还需要加以解释。
1) 虽然很多SAR 图像的数据统计模型已经被提出，（见[23]-[27]）,SAR 的很多典型理论系统和实践结果在文章中的[19]已经证明G0分配法适合于有多个同性质不同程度组件的建模。
G0的评价参数的分配很简单，计算复杂度较低。
但是，在这篇文章中我们选择G0分配法去模拟那些滑动窗口的组件。
G10指示的G0算法的色饱和度列表，在[19]中有给出。
2) ααγαγαγα--+-ΓΓ-Γ=n n n Iz nI n I n n n G I f I ))(()()(),,(~)(10,,>,-I n γα （1） Ⅰ是色饱和度的可变因素，n 是等价的观测数据，α是形状参数，γ是尺度参数。
3) 一般而言，相比于自然组件而言反向散射具有更强的目标探测能力.但是，这些目标象元具有更高的灰色数值（异常点）。
然而目标像元的数量比SAR 组件的像元数量要少得多。
在准备滑动窗口和目标算法之前，一个合适的整体起点可能会被选择于搜索整个图像来决定目标像元。
色饱和度比整体起点大的像元被当做目标像元，那些指针数值也被归为一体；否则，那些指针数值就被归为0.因此，可以获得一个矩阵去自动选择目标探测的最终检测的深度信息等内容。
B.演示规则细节总结，就像在Fig.2中显示的一样，演示包括以下步骤：步骤1）输入SAR 图像的整体起点的计算。
步骤2）指示矩阵被创造出来，给图像中的每个像元，当这个像元的色饱和度大于整体起点时他的标志值是1，否则是0.步骤3）目标源的大小，被保护的区域，和在滑动窗口中的背景区域背景区域的选择遵照目标大小优先的原则。
错误的警报器有可能已经被初始化。
步骤4）在过程探测中的滑动窗口Nc 组件像元自动被参数矩阵禁止，可能是干涉目标的组件像元被移除（可能会有D 目标像元被禁止）这样，Nc-D 的像元被留下.这时，我们用剩下的NC-D 像元估计组件模型的参数（G0分配）然后计算检测T1的临界值。
