散射中心是描述雷达目标高频散射机理的重要特征, 准确提取雷达目标散射中心参数对解析雷达目标有着极其重 要的研究意义. 为了提高散射中心参数计算速度, 通常将整幅合成孔径雷达( synthetic aperture radar, SAR) 图像分解为多个 包含散射中心的小区域, 对每个小区域分别进行特征提取和参数计算. 根据雷达目标散射中心的特点, 提出了一种基于局部 密度聚类的雷达目标散射中心区域分割技术. 首先, 对雷达图像进行 Frost 滤波、基于水平集方法( level set method, LSM) 的 图像分割和面积滤波的一系列图像预处理获得目标感兴趣( region of interest, ROI) 区域, 然后对预处理后的图像利用局部密 度聚类算法检测散射中心并进行区域分割. 实验中, 采用模拟数据和真实数据对所提方法和传统图像分割算法展开数值实 验, 实验结果验证了所提方法在雷达目标散射中心区域分割的有效性和优越性。 [ABSTRACT FROM AUTHOR]