基于CFAR和CNN的SAR图像目标识别技术

摘要

合成孔径雷达(SAR)图像自动目标识别(ATR)技术是人工图像解译的关键技术之一,其旨在屏蔽固有噪声影响,获取感兴趣区域内表征目标的潜在特征信息,为目标识别提供有力的数据支撑。为了提升高分辨SAR图像目标识别精度,围绕算法设计中的相干斑抑制和特征提取问题,结合传统恒虚警率(CFAR)检测算法和深度卷积神经网络(DCNN)的最新研究,设计了SAR图像自动目标识别框架。实验基于MSTAR标准数据集,目标识别结果表明所构建模型的有效性。