基于恒虚警概率的sar图像分割

资 源 简 介

基于恒虚警概率的sar图像分割

详 情 说 明

基于恒虚警概率（CFAR，Constant False Alarm Rate）的SAR（合成孔径雷达）图像分割是一种经典的雷达目标检测方法，主要用于区分复杂背景中的有效目标和背景杂波。其核心思想是通过自适应阈值技术，在保证虚警概率恒定的前提下，最大化目标检测概率。

SAR图像通常呈现强斑点噪声和不均匀背景，传统固定阈值分割难以应对。CFAR算法通过分析像素邻域统计特性，动态计算局部阈值：对每个待检测像素，首先估计其周围参考窗口的杂波分布（如高斯、韦布尔等模型），再根据预设的虚警概率推导判决阈值。超过阈值的像素判为目标，否则归为背景杂波。

典型实现步骤包括：滑动窗口遍历图像、选择参考区域（避免污染目标像素）、拟合背景统计模型、计算归一化阈值。为提高鲁棒性，可能引入保护窗口隔离潜在目标，或采用有序统计量（OS-CFAR）抵抗多目标干扰。该技术广泛应用于舰船检测、地表监测等军事和民用领域，但计算复杂度较高，需权衡实时性与精度。