Sökning: onr:"swepub:oai:DiVA.org:bth-22094" >
UNSUPERVISED AUTOMA...
UNSUPERVISED AUTOMATIC TARGET DETECTION FOR MULTITEMPORAL SAR IMAGES BASED ON ADAPTIVE K-MEANS ALGORITHM
-
- Campos, Alexandre Becker, 1997- (författare)
- Blekinge Tekniska Högskola,Fakulteten för datavetenskaper,Institutionen för matematik och naturvetenskap
-
- Molin, Ricardo (författare)
- Aeronaut Inst Technol, ITA
-
- Vu, Viet Thuy, 1977- (författare)
- Blekinge Tekniska Högskola,Institutionen för matematik och naturvetenskap
-
visa fler...
-
- Pettersson, Mats, 1966- (författare)
- Blekinge Tekniska Högskola,Institutionen för matematik och naturvetenskap
-
- Machado, Renato (författare)
- Aeronaut Inst Technol, ITA
-
visa färre...
-
(creator_code:org_t)
- IEEE, 2020
- 2020
- Engelska.
-
Serie: IGARSS 2020 - 2020 IEEE INTERNATIONAL GEOSCIENCE AND REMOTE SENSING SYMPOSIUM
- Relaterad länk:
-
https://urn.kb.se/re...
-
visa fler...
-
https://doi.org/10.1...
-
visa färre...
Abstract
Ämnesord
Stäng
- In this paper, we present an unsupervised automatic target detection algorithm for multitemporal SAR images. The proposed two-fold method is expected to reduce processing time for large scene sizes with sparse targets while still improving detection performance. Firstly, pixel blocks are extracted from an initial change map to reduce the algorithm's search space and favor target detection. Secondly, an adaptive k-means algorithm selects the number of clusters that better separates targets from false alarms, which are discarded. Preliminary results show the advantages of the proposed method in processing time and detection performance over a recently proposed supervised method for the CARABAS-II dataset.
Ämnesord
- TEKNIK OCH TEKNOLOGIER -- Elektroteknik och elektronik -- Signalbehandling (hsv//swe)
- ENGINEERING AND TECHNOLOGY -- Electrical Engineering, Electronic Engineering, Information Engineering -- Signal Processing (hsv//eng)
Nyckelord
- Automatic target detection
- CARABAS-II
- k-means
- SAR images
- unsupervised change detection
Publikations- och innehållstyp
- ref (ämneskategori)
- kon (ämneskategori)