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논문 기본 정보

저자정보
(Hannam University) (Hannam University) (Hannam University) (Mokpo National Maritime University) (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)
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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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