近日，中國科學院沈陽自動化研究所在高分辨率SAR圖像目標檢測領域取得新進展。該研究提出的基于腦認知機制的快速顯著性增強算法應用于復雜背景下高分辨率SAR圖像目標檢測。相關研究成果發表在IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing上。
SAR圖像近岸目標檢測是SAR圖像處理的難點。近岸目標往往淹沒在陸地、碼頭、樹木以及建筑物等復雜背景雜波中，這對于目標的檢測提出了挑戰，進而影響其檢測的準確率。傳統的目標檢測方法及基于深度學習的目標檢測方法對于以單一背景為特點的遠海目標檢測具有較好效果，而對于近岸、復雜背景下的目標檢測效果卻差強人意。
沈陽自動化所光電信息技術研究室提出一種基于腦認知機制的快速顯著性增強算法。該算法模擬大腦視覺通路處理機制，將復雜的背景信息進行過濾，轉化成單一背景，進而突出目標。在公開數據集AIR-SARShip-1.0上與基于經典深度學習算法的對比實驗結果表明，對近岸目標檢測的準確率得到顯著提升。
沈陽自動化所提出一種基于腦認知機制的快速顯著性增強算法
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