双参数cfar检测器 matlab仿真程序

为了实现对合成孔径雷达(SAR)图像中舰船目标的实时检测，本文以双参数恒虚警(CFAR)算法为例，提出一种基于ARM+GPU架构的SAR图像舰船目标检测算法的实现方案。该方案在NVIDIA Jetson TK1开发板上的测试结果表明，与传统基于CPU 的SAR图像舰船检测算法相比，该方案能够达到数百倍的速度提升，有效解决了利用CPU平台进行舰船目标检测耗时长、效率低的问题。Jetson TK1作为嵌入式处理平台，相对于工作站或服务器，在功耗和便携性方面都具有明显的优势。

function sar_cfar_6（hobjecteventdatahandlesf）
%SAR图像CFAR目标检测算法，算法采用的是基于瑞利分布的双参数CFAR算法
%   sar_cfar_4（hobjecteventdatahandlesf），hobjecteventdatahandles分别是
%   图形界面程序传递下来的对象，事件，句柄；在这里，对象和事件均未使用，只使用了
%   句柄，f为输入的SAR图像，此时，SAR图像已经由三维变成了一维
f=imread（‘G:\1.jpg‘）;
figure;
imshow（f）;

pf = 0.05;                          %人为设定的恒虚警率
% densGate = 0.01;              %密度滤波阈值
% rad = 1;                        %形态学滤波结构元素半径值

%--图像前期处理
f = double（f）;
f_size = size（f）;

%--交互的确定目标尺寸
% rect = getrect（handles.axes1）;  
width = 5;
height = 10;
% tic

%--进度条程序
% hWaitbar = waitbar（0‘请等待‘）;
% h1=findobj（hWaitbar‘type‘‘patch‘）;
% set（h1‘FaceColor‘‘r‘‘EdgeColor‘‘y‘）;
% numWait = f_size（1）*f_size（2）;
% numWaitCount = 0;

%--------------------------------------------------------------------------
%        一、确定CFAR检测器参数，包括窗口尺寸，保护区宽度，杂波区宽度
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%--确定CFAR检测器的参数
%--1.取长宽中的最大值
global tMaxLength;
tMaxLength = max（widthheight）;

%--2.确定保护区的边长
global proLength;
proLength = tMaxLength*2 + 1;                           %为方便计算，取为奇数

%--3.确定杂波区环形宽度
global cLength;
cLength = 1;                                            %厚度一般为1个像素点

%--4.计算用于杂波区域的像素数
numPix = 2*cLength*（2*cLength+proLength+proLength）; 

%--5.CFAR检测器边长的一半
global cfarHalfLength;
cfarHalfLength = tMaxLength+cLength;

%--6.CFAR检测器边长
global cfarLength;
cfarLength = proLength + 2*cLength;
str = sprintf（‘CFAR检测器保护区边长：%f，杂波区环形宽度：%f，用于杂波的像素数：%f‘...
              proLengthcLengthnumPix）;               %显示
% disp（str）;                                              %显示

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%         二、对原图像边界扩充，以消除边界的影响
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padLength = cfarHalfLength;           %确定图像填充的边界大小为CFAR滑窗的一半
global g;
g = padarray（f[padLength padLength]‘symmetric‘）;      %g为填充后的图像
% global g_dis;                                           %画图
% g_dis = g;                                              %画图

%--------------------------------------------------------------------------
%         三、确定CFAR阈值
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th = （2*sqrt（-log（pf））-sqrt（pi））/（sqrt（4-pi））;  %该阈值由认为确定的虚警概率求
                                                %得

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%        四、利用CFAR检测器，求解局部阈值，执行单个像素点的判断
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%--1.定义结果处理矩阵
global resultArray
resultArray = zeros（size（g））;

%--2.CFAR检测

%这里将CFAR检测器划分为四个检测区，如下图所示
%
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%          |——————-1——————|
%          |   |                |   |
%          |   |                |   |
%          | 3 |                | 4 |
%          |   |                |   |
%          |   |                |   |
%          |   |             

 属性            大小     日期    时间   名称
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     文件       8775  2013-05-06 16:29  cfar.m

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                 8775                    1