Reconocimiento de aeronaves en imágenes SAR de alta resolución utilizando un mapa de saliencia y características de estructura de dispersión

Las características de estructura de dispersión de los objetivos son de gran importancia para el análisis de imágenes de Radar de Apertura Sintética (SAR). En este documento, se propone un nuevo algoritmo para el reconocimiento de aeronaves en el área de apron de alta resolución de imágenes SAR. El algoritmo combina la fuerza del mapa de saliencia de gradiente y las características de estructura de dispersión para mejorar la precisión y la eficiencia. En especial, se lleva a cabo el algoritmo de Tasa de Falsos Positivos Constante (CFAR) para segmentar imágenes. Luego, se propone un nuevo método eficiente de localización de objetos basado en un mapa de gradiente local direccional para detectar objetivos aeronáuticos. A continuación, las rebanadas candidatas, así como las rebanadas de plantilla, se modelan utilizando el Modelo de Mezcla Gaussiana (GMM), que se tratarán como características de estructura. En la etapa de reconocimiento, se propone un novedoso algoritmo de medición de similitud basado en la Divergencia de Kullback-Leibler para los modelos GMM para la clasificación. Realizamos experimentos en un conjunto de datos con resolución de 3.0 m y los resultados de reconocimiento demuestran la precisión de nuestro método propuesto.