SAR图像处理：目标检测与CFAR技术详解

SAR图像处理是一门涉及高级遥感技术的专业领域，主要研究如何从合成孔径雷达(SAR)获取的高精度数据中提取有用的信息。这本书《SAR图像处理》，由尤红建撰写，对于理解和应用SAR图像分析具有很高的价值。 章节3“SAR图像的目标检测和识别”是本书的核心部分，探讨了SAR技术在识别各种目标上的应用。例如，对于油罐目标，通过检测和识别可以精确掌握储油设施的位置和状态；飞机、装甲车和舰船等机动目标的检测，对于军事监控和安全至关重要；此外，还包括防空阵地、隐蔽目标的检测，如利用阴影和重叠特征提取高度信息，以及在乡村和城市地区识别地物目标，如船厂、码头、水闸、桥梁、大坝、火车、城区和高速公路交叉口等。 书中提到的高分辨率SAR图像技术，如美国Sandia国家重点实验室在2004年研发的ka波段聚束成像模式，分辨率高达0.1米，使得目标检测更加精确。CFAR（Constant False Alarm Rate，恒虚警率）检测技术是这一过程中的关键步骤，它通过估计杂波的概率密度函数，如高斯分布模型，求解虚警概率，然后设置合适的阈值，确保在保持一定虚警率的前提下，有效地检测目标。 具体实施步骤包括： 1. 杂波概率密度函数的估计，用于确定背景噪声的特性。 2. 求解与虚警概率相关的方程，找到满足虚警概率控制的域值。 3. 使用CFAR算法对每个像素进行阈值检查，大于阈值的被认为是目标像素，小于则为杂波。 4. 全图检测后，确认目标像素点并排除虚警。 书中展示了实际案例，如MSTAR SAR图像的0.3米分辨率机动目标检测，没有虚警误差，以及ADTS、机场SAR图像中的飞机和舰船目标检测。对于舰船目标，还涉及舰船尾迹检测，使用Hough变换和Landon方法来识别和跟踪。 SAR图像处理不仅涉及理论知识，如概率论在信号处理中的应用，还包含丰富的实践操作技巧和案例分析，对于理解SAR图像的采集、处理和解读具有重要意义。通过阅读尤红建的这本书，读者将能掌握一套完整的SAR目标检测和识别流程，这对于从事遥感、军事侦察、地理信息系统等领域的工作非常有益。