슈퍼픽셀 수준 대비 향상을 기반으로 한 PolSAR 선박 탐지

극화합성 개구 레이더(PolSAR) 이미지에서 선박 탐지는 최근 몇 년간 폭넓은 관심을 끌고 있습니다. 그러나 픽셀 수준 탐지 방법은 고유한 점이 노이즈에 크게 영향을 받습니다. 본 논문에서는 슈퍼픽셀 수준에서 지역 통계 유의성과 산란 메커니즘 일관성을 결합하여 선박-바다 대비를 미리 향상시키는 탐지 방법을 제안하였습니다. 첫째, PolSAR 이미지를 위해 간단한 선형 반복 클러스터링(SLIC) 기반 세분화 방법이 채택되어 슈퍼픽셀을 생성합니다. 그런 다음 통계적 특성의 관점에서 슈퍼픽셀 수준 유의성을 계산합니다. 이를 바탕으로 물리적 산란 메커니즘의 관점에서 수정된 슈퍼픽셀 수준의 극성 일관성 지표를 얻습니다. 이는 낮은 유의성을 가진 작은 선박과 높은 유의성을 가진 강한 해양 혼잡을 구별하는 데 도움이 될 수 있습니다. 선박 탐지는 위의 두 가지 특성을 결합하여 이루어집니다. 실제 PolSAR 데이터를 기반으로 한 실험 결과는 제안된 방법이 다른 고전적 및 최첨단 방법에 비해 최소 4.28% 이상의 성능 향상을 보여주며, 평균적으로 최소 8.43 데시벨(dB) 이상 타겟 혼잡 비율을 증가시켰음을 보여줍니다.