摘要：针对高分辨率SAR图像难于找到精确的背景杂波分布概率模型的问题,该文提出一种不需要背景杂波分布概率模型的高分辨率SAR图像自动检测汽车的新方法。该算法首先搜索场景中包含的亮区域和暗区域,其次采用模糊隶属度函数提取语义特征,筛选可能是汽车强散射区域的亮区域和可能是汽车遮挡区域的暗区域。再根据空间语义关系,对候选汽车强散射区域与候选汽车遮挡区域进行匹配,若匹配成功则计算它们源于同一辆汽车的隶属度。最后阈值选择高隶属度的目标进行合并输出。通过对Mini SAR图像进行汽车检测实验,表明该方法在不需要背景杂波分布概率模型的条件下仍然具有较高的检测率。

关键词：高分辨率sar 图像处理 目标检测 图像语义 模糊隶属度 

单位：西安电子科技大学计算机学院; 西安710071; 西安电子科技大学智能感知与图像理解教育部重点实验室; 西安710071