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Improved SAR target detection via extended fractal features

机译：通过扩展的分形特征改进了SAR目标检测

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The utility of the extended fractal (EF) feature is evaluated for the enhancement of the focus of attention (FOA) stage of a synthetic aperture radar (SAR) automatic target recognition (ATR) system. Unlike more traditional SAR detection features that distinguish target pixels from the background only on the basis of contrast, the EF feature is sensitive to both the contrast and size of objects. Furthermore, the structure for the EF feature computational algorithm lends itself to very fast implementation, and it can be shown that the new feature has a CFAR-like (constant false alarm rate) property. We demonstrate the improved performance using the new feature by testing a number of different detection approaches over two databases of SAR imagery
机译：评估了扩展分形（EF）功能的实用性，以增强合成孔径雷达（SAR）自动目标识别（ATR）系统的关注焦点（FOA）阶段。与仅根据对比度将目标像素与背景区别开来的更传统的SAR检测功能不同，EF功能对物体的对比度和大小均敏感。此外，EF特征计算算法的结构使其可以非常快速地实现，并且可以证明新特征具有类似CFAR（恒定误报率）的特性。我们通过在两个SAR图像数据库上测试许多不同的检测方法，证明了使用新功能后的性能提高

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