基于对抗生长的目标检测方法

针对目标探测算法对混合像元难以区分以及阈值不易选择的问题,根据同类像元的相似性提出对抗生长(AG)算法。首先将生长树模型应用在目标探测中,然后利用AG算法对生长树模型进行改进,最后在遗漏率和重叠率两个参数的约束下得到生长结果,通过对生长结果的进一步分析来得到探测结果。通过实验数据分析可以看到AG算法在检测概率为90%的情况下,虚警率比其他4种传统算法中最佳结果还低0.31个百分点;算法的接收机特性曲线在4组数据中均位于其他算法的左上方,验证所提算法的有效性,表明该算法能够较好地区分混合像元,克服阈值选择的难题,提高目标检测的效率。