李宁阳，王兆晖

(海南大学 计算机与网络空间安全学院 海南 海口 570228)

0 引言

高光谱图像具有光谱分辨率高、图谱合一的独特优势，其每一层图像对应一个光谱波段，每个像素点对应一条连续的光谱曲线[1-3]。高光谱图像中蕴含丰富的光谱信息，而光谱特征是不同物质的固有特性，因此利用高光谱图像进行目标检测便成为高光谱图像处理中的热点问题，并且在矿物勘探、军事侦察、气体检测、舰船检测等领域都得到了成功的应用。

舰船检测在海上交通管制、渔业监管、海战形势预测等领域应用广泛[4]。但是，舰船检测经常受到云雾、阴影、海面风浪、码头、小型岛屿的影响，导致检测率低而虚警率高。如何有效提升检测率、降低虚警率成为舰船检测的热点与难点问题。传统舰船检测技术一般借助海上预警雷达来完成，这种方法面临的主要问题是：对于小型舰船目标，在海面背景杂波较为严重时，背景杂波的雷达回波信号强于目标回波信号，淹没了目标的反射特性，从而造成漏检及误检[5]。基于红外图像的舰船检测方法主要依靠提取目标的形状特征和空间关系来完成舰船检测，但是，由于成像机制的问题，图像中舰船目标尺寸较小，且很难看出纹理特征，这在一定程度上限制了算法的检测精度[6-7]。

基于高光谱图像的舰船检测方法主要利用舰船目标与周围海水背景的光谱差异较大的特性，不仅能检测出舰船目标的位置、形状、尺寸等空间信息，又能对舰船的表面材质进行初步分析，便于后续舰船类型识别工作的开展。……