研究目的
探究不同量化方法对强点雷达图像最终检测性能的影响。
研究成果
SAR图像的量化方法对检测结果有很大影响，其中采用3倍标准差量化的雷达图像受强点干扰的影响最小。
研究不足
该研究的局限性在于合成孔径雷达（SAR）图像数据的特性以及强点干扰对检测精度的影响。
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[IEEE IGARSS 2018 - 2018年IEEE国际地球科学与遥感研讨会 - 西班牙瓦伦西亚（2018.7.22-2018.7.27）] IGARSS 2018 - 2018年IEEE国际地球科学与遥感研讨会 - SAR图像量化方法对检测精度的影响
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DOI：10.1109/IGARSS.2018.8518783
出版年份：2018
更新时间：2025-09-23 15:21:21
摘要：
本文将深度学习与雷达图像处理相结合，探究不同量化方法对强点经量化处理后雷达图像最终检测性能的影响。针对合成孔径雷达（SAR）图像数据特性带来的问题，分别采用深度学习中的LeNet网络模型对量化后的雷达图像进行训练和验证，分析了不同量化方法对SAR图像分类与检测的影响，探索了对实际雷达图像最友好的量化方式。基于深度学习的雷达图像目标检测为此提供了研究基础。
作者：
Bing Sun，Zhixiong Zuo，Pengbo Wang
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