崔兴超 粟 毅 陈思伟

(国防科技大学电子科学学院电子信息系统复杂电磁环境效应国家重点实验室 长沙 410073)

1 引言

SAR作为一种主动式微波成像雷达，能够全天时全天候工作，是当前对地观测领域的主要手段之一，发挥着不可替代的重要作用[1,2]。在SAR的诸多应用之中，舰船检测一直是研究热点之一。提高舰船检测水平有助于加强海运交通管理、提高海防预警能力，在民用和军用领域都有现实紧迫性[3]。传统的SAR图像舰船检测算法，主要包括特征提取和检测器设计两个方面，研究人员针对上述两方面开展了大量的研究，提出了一系列行之有效的舰船检测算法。

在特征提取方面，主要包括单通道SAR和极化SAR两种。对于单通道SAR图像，舰船目标的幅度和强度明显高于海杂波背景，因此SAR图像的幅度和强度是舰船检测中应用最广泛的特征[4–6]。将舰船目标整体考虑，其统计特性与海杂波背景有明显差异，研究人员由此提出了基于方差、改进的标准差、空间分布、非相干熵等特征的SAR舰船目标检测方法[7–10]。为进一步分析舰船的整体结构属性，光学图像处理领域的超像素分割技术[11]被引入SAR舰船目标检测中。考察SAR图像中舰船目标在超像素级的统计特性，研究人员提出了基于显著性特征和加权信息熵的舰船检测方法[12,13]。对于低信杂比SAR数据，部分舰船目标和海杂波的幅度相近难以区分。针对这一问题，研究人员考察了舰船和海杂波在不同子孔径图像中的相干特性。……