自适应窗口提升SAR舰船目标检测精度

本文主要探讨了在合成孔径雷达(SAR)图像的应用中，传统滑动窗口检测算法存在的局限性，即难以实现对近距、近岸或不同大小目标的精确检测。针对这个问题，作者提出了一种创新的自适应背景窗舰船目标检测算法。该算法首先通过阈值滤波技术有效地分离海面背景，这一步对于区分目标与背景至关重要。接着，算法对分离后的待检目标进行像素体积统计，以识别并剔除可能是大体积陆地目标的部分，从而聚焦于可能的舰船目标。 进一步，该算法根据待检目标的像素分布动态调整自适应窗口大小，这样可以更好地适应目标的大小变化和形状特性，提高检测精度。通过细致地统计自适应窗口内目标像素和背景像素，算法能够准确估计背景像素的分布特征。在这个过程中，K-分布概率模型被用来拟合背景，因为K-分布在描述非高斯噪声数据时表现良好，特别适合于SAR图像中的复杂背景环境。 相比于传统的滑动窗口检测方法，自适应窗口检测算法的优势在于它能够提供更精确的目标背景像素统计和K-分布拟合，从而在保持恒虚警率的同时，提高舰船类目标的检测性能。实验结果表明，在保持相同虚警概率的前提下，当应用于复杂海面的SAR图像时，自适应窗口检测算法显著提升了检测结果的质量因子，达到0.34，这证明了新算法的有效性和实用性。 因此，该论文的关键点在于提出了一种创新的舰船目标检测方法，通过自适应窗口和K-分布模型优化了SAR图像的分析，提高了目标检测的精确度和鲁棒性，这对于SAR图像处理领域具有重要的理论价值和实际应用潜力。