沈阳自动化所高分辨率SAR图像目标检测研究获进展

近日，中国科学院沈阳自动化研究所在高分辨率SAR图像目标检测领域取得新进展。该研究提出的基于脑认知机制的快速显著性增强算法应用于复杂背景下高分辨率SAR图像目标检测。相关研究成果发表在IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing上。

SAR图像近岸目标检测是SAR图像处理的难点。近岸目标往往淹没在陆地、码头、树木以及建筑物等复杂背景杂波中，这对于目标的检测提出了挑战，进而影响其检测的准确率。传统的目标检测方法及基于深度学习的目标检测方法对于以单一背景为特点的远海目标检测具有较好效果，而对于近岸、复杂背景下的目标检测效果却差强人意。

沈阳自动化所光电信息技术研究室提出一种基于脑认知机制的快速显著性增强算法。该算法模拟大脑视觉通路处理机制，将复杂的背景信息进行过滤，转化成单一背景，进而突出目标。在公开数据集AIR-SARShip-1.0上与基于经典深度学习算法的对比实验结果表明，对近岸目标检测的准确率得到显著提升。

沈阳自动化所提出一种基于脑认知机制的快速显著性增强算法