Fisher分布下基于白化滤波的极化SAR图像CFAR检测方法

摘要

在已有的极化合成孔径雷达(SAR)图像恒虚警(CFAR)检测方法中,存在着高分辨下杂波模型适用性差的难题.为此提出了一种Fisher分布下具有虚警概率解析表达形式的CFAR检测方法.首先,在乘积模型框架下,引入Fisher纹理变量,推导出了极化白化滤波(PWF)检测量的概率密度函数(PDF).然后,对PDF积分得到了虚警概率关于检测门限的解析表达形式,并设计了相应的CFAR检测算法流程.最后,通过机载合成孔径雷达(AIRSAR)实测数据比较了新方法和双参数恒虚警(2P-CFAR)算法及已有的基于K分布、G0分布、Wishart分布的CFAR检测方法的检测性能.结果表明新方法能有效检测出目标,且鲁棒性较强,相比于其他检测方法,品质因数平均高出32.66％.