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J-GLOBAL ID：201702248739586956   整理番号：17A0067470

偏波SAR画像におけるターゲット検出のための改良アルゴリズムを提案した。【JST・京大機械翻訳】

Improved Algorithm of Decorrelated Target Detection for Polarimetric SAR Images

著者 (2件)： Li Yanwei (College of Computer,Henan Institute of Engineering) ,  Wang Xuerui (College of Computer,Henan Institute of Engineering)
資料名： Jisuanji Gongcheng  (Jisuanji Gongcheng)
巻： 42  号： 9  ページ： 235-239  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2532A  ISSN： 1000-3428  CODEN： JISGEV  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 偏波合成開口レーダ(SAR)画像のマルチチャネルデータの特性を考慮して,改良分極SAR画像のための新しい目標検出アルゴリズムを提案する。古典的分極整合法を用いて,最適重みと統計的分布の推定における既存の問題を解析し,測定データを用いて,異なる地上分極SARデータチャネル間の相関を検証した。二次元GAUSS分布の去相関理論に基づいて,分極整合マッチングの測定データチャネル間の相関を除去し,新しい相関分極整合法を提案し,最適重みの計算においてより一般的であることを示した。過去の相関処理後の分極整合法により測定した各チャネルデータには相関性がなく、しかも独立分布のGAUSS確率変数を満たし、後続の統計分布の導出は更に厳しくなる。実験結果は,提案したアルゴリズムが効率的にターゲットとクラッタを区別することができて,高い検出率を持っていて,また,仮想が少ないことを示した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： クラッタ ,  二次元 ,  分極 ,  マッチング ,  *アルゴリズム ,  *偏波 ,  *画像 ,  確率変数 ,  統計分布 ,  検出アルゴリズム ,  *ターゲット検出
準シソーラス用語： 検出率 ,  偏波合成開口レーダ ,  *SAR画像 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： polarimetric Snthetic Apperture Radar (SAR) image ,  polarimetric matched filtering ,  decorrelation ,  target detection ,  two-dimensional Gaussian distribution

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： 偏波 ,  SAR画像 ,  ターゲット検出 ,  アルゴリズム ,  提案