SAR图像建筑物目标检测研究综述

石颉; 袁晨翔; 丁飞; 孔维相

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面对日益剧增的城市建筑物,合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)图像的建筑物检测作为SAR图像解译的一个分支逐渐成为一项重要的研究课题。对现有的研究方法进行了分类,从基于传统方法的建筑物检测和基于深度学习的建筑物检测两方面入手,对现有SAR图像的建筑物目标检测算法进行了梳理。简述了SAR图像的特点和SAR图像建筑物检测任务的整体流程,介绍了基于建模、纹理特征和机器学习的方法以及深度学习的目标检测方法。重点论述了当前基于候选区域和回归的主流检测方法。对各类方法的优势和局限性进行对比分析,总结了当前SAR图像建筑物检测技术存在的主要问题和发展瓶颈,并给出相应建议。最后对该领域未来的研究方向进行了展望。

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来源
《计算机工程与应用》 |2022年第8期|58-66|共9页
作者
石颉; 袁晨翔; 丁飞; 孔维相;
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作者单位

苏州科技大学电子与信息工程学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类图像处理方法;
关键词
合成孔径雷达(SAR); 统计模型; 建筑物; 深度学习; 目标检测;

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