融合统计显著性的高分辨率SAR影像车辆目标检测方法

摘要

本发明提供一种融合统计显著性的高分辨率SAR影像车辆目标检测方法，包括读入高分辨率单极化SAR影像，根据车辆目标中车体区域和阴影区域的成像特性，利用有向均值差滤波器提取影像中具有显著统计特征的区域；原始SAR数据与统计特征显著性图融合，以用于采用深度神经网络框架对车辆目标进行检测，通过融合特征有利于目标检测模型将注意力放在具有显著统计特征的区域；训练目标检测模型，包括选择训练样本，以融合特征为输入，训练获得车辆目标检测的模型；所述目标检测模型是改进的YOLOv3模型，改进方式为在网络输入端提取原始SAR影像与有向均值差滤波结果，并进行特征融合；利用训练好的目标检测模型，在待检测的高分辨率单极化SAR影像中进行车辆目标检测。