Water Body Detection in SAR Images Using CA-CFAR Based Denoising and K-means Clustering

Seungchan Lee; Sejin Kim; Insun Lee; Seongwon Oh; Insik Choi

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저자정보: Seungchan Lee (Hannam University) Sejin Kim (Hannam University) Insun Lee (Hannam University) Seongwon Oh (Mokpo National Maritime University) Insik Choi (Hannam University)

저널정보: 한국정보기술학회 Proceedings of the International Conference on Smart Mobility And Revolutionary Transportation Proceedings of 2026 International Conference on Smart Mobility And Revolutionary Transportation (SMART 2026)

발행연도: 2026.2

수록면: 58 - 61 (4page)

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In this paper, we propose a two-stage water body detection framework that integrates CA-CFAR based denoising and K-means clustering. In this method, a CA-CFAR-based sliding window estimates local clutter statistics and suppresses background noise. Subsequently K-means clustering refines data to classify pixels into water body and non-water body categories. The proposed method has improved the PSNR from 15.48 dB to 22.26 dB when applied to a SAR image with an SNR of 10 dB. Visual results confirm that the pre-processing suppresses noise and preserves water body boundaries.

#synthetic aperture radar #K-means clustering #cell average-constant false alarm rate #sliding window #denoising

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