CFAR.zip_双cfar检测_图像分割CFAR_图像目标_恒虚警率检测算法

共4个文件

m：4个

版权申诉

5星 · 超过95%的资源 190 浏览量 2022-07-15 20:44:11 上传评论 1 收藏 3KB ZIP 举报

在图像处理领域，恒虚警率（Constant False Alarm Rate，简称CFAR）检测算法是一种重要的目标检测技术，常用于雷达和遥感图像分析。本文将深入探讨标题和描述中的相关知识点，包括双参数CFAR检测、图像分割CFAR以及恒虚警率检测算法。我们来理解双参数CFAR检测。传统的单参数CFAR算法主要基于高斯模型假设，假设背景噪声是均匀且独立的，其强度遵循正态分布。然而，在实际应用中，背景可能不完全符合高斯分布，因此双参数CFAR检测应运而生。它不仅考虑了背景噪声的平均强度（均值），还考虑了噪声的方差，这使得算法在处理非均匀背景时更加灵活和准确。通过调整这两个参数，可以在设定的虚警概率下有效地检测图像中的目标。接下来，我们讨论图像分割CFAR。图像分割是将图像划分为具有不同特征或意义的不同区域的过程。在雷达或遥感图像中，目标通常需要从复杂的背景下分离出来。CFAR算法可以用来实现这一目标。通过在图像上滑动一个窗口，对每个像素点进行检测，若该点的强度超过由CFAR算法计算出的阈值，则将其标记为目标。这样，可以将图像分割为目标区域和背景区域，从而实现目标与背景的清晰分离。恒虚警率检测算法是CFAR的核心，其目的是保持检测器产生的虚警概率恒定。在雷达信号处理中，虚警是指将无信号误判为有信号的情况，即错误地检测到不存在的目标。保持恒定的虚警率意味着在不同环境或条件下，算法都能稳定地控制误报的数量。这样，用户可以根据实际需求设定合适的虚警率，确保在检测到真实目标的同时，减少误报的干扰。在给定的文件列表中，我们可以看到以下四个MATLAB文件： 1. `detection_get_clutter.m`：可能用于获取背景噪声的统计信息，如平均值和方差。 2. `detection_cfar_gaussian.m`：可能实现了基于高斯模型的CFAR检测算法。 3. `detection_count_th_gaussian.m`：可能涉及到计算阈值的步骤，根据噪声统计信息确定检测门限。 4. `CFARjiance.m`：可能是一个完整的CFAR检测流程，整合了上述步骤并执行图像分割。这些文件和相关知识点共同构成了一个完整的图像目标检测系统，利用双参数CFAR算法在设定的虚警率下进行目标检测，并通过图像分割将目标从背景中提取出来。这种技术在雷达、遥感以及其他需要目标识别的应用中具有广泛的应用价值。

资源详情

资源评论

资源推荐

收起资源包目录

CFAR.zip （4个子文件）

detection_get_clutter.m 1KB

detection_cfar_gaussian.m 3KB

detection_count_th_gaussian.m 611B

CFARjiance.m 1KB

function []=detection_cfar_gaussian(sar_data,clutter_win,protect_win,times) %function []=detection_cfar_gaussian(sar_data) % =============================================== % % 基于高斯分布的CFAR检测算法(双参数CFAR检测) % ----------------------------------------------- % % 输入参数 % clutter_win 背景窗口半长 % protect_win 保护窗口半长 % times 求解检测阈值时，均值加上标准差的倍数 % two_stage_flag 是否进行两阶段处理 % 输出参数 % data_out 检测后的二值图像 % =============================================== % % global sar_data_backup tic; disp(['CFAR检测开始']); %F1=uint8(F1); %sar_data=sar_data.*F1; %clutter_win=12; %protect_win=8; %times=5; two_stage_flag=0; %sar_data=imread('2.tif'); %sar_data=rgb2gray(sar_data); %imshow(sar_data); sar_data=double(sar_data); %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%对提取的数据进行处理%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% [r,c] = size(sar_data); sar_data_backup=sar_data; sar_data_backup = zeros(r+2*clutter_win,c+2*clutter_win); % SAR 数据边缘补充 sar_data_backup(1:clutter_win,1+clutter_win:c+clutter_win) = repmat(sar_data(1,:),clutter_win,1); sar_data_backup(1+r+clutter_win:end,1+clutter_win:c+clutter_win) = repmat(sar_data(r,:),clutter_win,1); sar_data_backup(1+clutter_win:clutter_win+r,1+clutter_win:c+clutter_win) = sar_data(:,:); sar_data_backup(:,1:clutter_win) = repmat(sar_data_backup(:,1+clutter_win),1,clutter_win); sar_data_backup(:,1+clutter_win+c:end) = repmat(sar_data_backup(:,clutter_win+c),1,clutter_win); [row,col]=size(sar_data_backup); data_out=zeros(row,col); if two_stage_flag == 0; % 正常CFAR for x=1+clutter_win:row-clutter_win for y=1+clutter_win:col-clutter_win clutter_data = detection_get_clutter(sar_data_backup,clutter_win,protect_win,x,y); % 获取杂波 threshold = detection_count_th_gaussian(clutter_data,times); % 计算阈值 if (sar_data_backup(x,y)>threshold) data_out(x,y)=1;% 检测结果（二值） else data_out(x,y)=0;% 检测结果（二值） end end end else % 两阶段快速CFAR flag_data = detection_select_big(sar_data_backup,0.0037);% 检测出回波较强的点，只对这些点检测,使用输出参数记录flag_data记录回波较亮的点的位置，亮点处的值为1 for x=1+clutter_win:row-clutter_win for y=1+clutter_win:col-clutter_win if flag_data(x,y)==1% 只处理亮点，使运算速度快。 clutter_data = detection_get_clutter(sar_data_backup,clutter_win,protect_win,x,y); % 获取杂波 threshold = detection_count_th_gaussian(clutter_data,times); % 计算阈值 if (sar_data_backup(x,y)>threshold) data_out(x,y)=1;% 检测结果（二值） else data_out(x,y)=0; end end end end end data_out=data_out(clutter_win+1:r+clutter_win,clutter_win+1:c+clutter_win); figure(5),imshow(data_out),title('cfar检测后的二值图像'); imwrite(data_out,'cfar检测后的二值图像.tif','tif'); toc; disp(['CFAR检测完成']);