来 全，张继权，席宇阳，郎海涛

(1.内蒙古师范大学地理科学学院，内蒙古 呼和浩特 010022； 2.东北师范大学环境学院，吉林 长春 130117； 3.北京化工大学理学院，北京 100029)

基于三聚类中心K-means算法的SAR船只检测方法

来 全1，2，张继权2，席宇阳3，郎海涛3

(1.内蒙古师范大学地理科学学院，内蒙古 呼和浩特 010022； 2.东北师范大学环境学院，吉林 长春 130117； 3.北京化工大学理学院，北京 100029)

为解决高分辨合成孔径雷达(SAR)图像中基于海杂波模型的CFAR船只检测方法适用性受限的问题，提出了一种基于三聚类中心的K-means船只检测方法.该方法将SAR图像划分为船只目标、海杂波及其他干扰3个聚类，利用K-means聚类算法求得最高聚类中心值，并将其作为检测阈值进行船只初步检测，然后结合分辨率和船只尺度等先验信息进行形态学滤波操作得到最终检测结果.基于实测数据的实验结果表明，所提方法无须海杂波的统计信息，且不依赖于SAR图像的分辨率，可有效地服务于高分辨率SAR图像中的船只检测任务.

合成孔径雷达；船只检测；K-means聚类算法

0 引言

船只目标监视监测是各沿海国家海洋国土管理的基本任务.利用遥感技术的优势，快速、准确、大范围地检测船只，对保障海上交通安全，打击非法走私和移民，管理渔业和保护海洋环境，以及保卫领海、发展国防事业等军民领域均有着重要的意义.[1]目前，基于遥感技术的船只检测主要有两大类：一类是基于可见光遥感图像的船只检测；另一类是基于SAR图像的船只检测.[2]一般……