Sar图像中基于显着性的船舶检测

合成孔径雷达（SAR）是一种在卫星或飞机上使用的工具，对于船舶目标检测非常有效，因为它可以在所有天气条件下工作，无论是白天还是夜晚。然而，SAR图像中的海浪散斑和异质性海区将对自动船舶检测任务构成挑战。本文提出了一种基于视觉显著性的SAR图像中船舶检测方法。所提方法是自动的、简单的、计算速度快，并且能够检测SAR数据中的船舶目标。 文章首先介绍了基于卫星或航空雷达的船舶检测已被用来监视渔业船只、石油污染和海洋交通活动。SAR因其SAR传感器几乎能在任何天气条件下运行而被认为是一种用于船舶检测的强力设施。SAR图像中的船舶特征是由包括雷达波束垂直区域的直接反射、船舶和海面的角反射和多重反射在内的一系列波散射机制产生的。SAR图像中自动船舶检测必须面对两个主要挑战。相干后向散射波可能会在SAR图像上产生明亮的斑点。由于各种风条件、海流边界、船舶尾迹、油膜等引起的异质性海区，对自动船舶检测任务构成了额外的挑战。 传统的一些船舶检测方法使用恒虚警率（CFAR），在这种方法中阈值根据统计分布自动变化。然而，这些方法在检测方面面临挑战，特别是在面对海浪散斑和异质性海区时。 SAR图像中的船舶检测方法通常依赖于检测船舶在SAR图像上留下的特征，这些特征是由雷达波束与海面和船舶相互作用产生。SAR传感器能够获得目标的相干图像，由于雷达波与目标结构的相互作用，产生特定的散射特性。这些散射特性与目标的形状、大小和材料特性密切相关，为船舶检测提供了依据。 船舶检测通常关注雷达图像中的高亮度区域，因为这些区域可能表示了目标的存在。然而，由于海面的动态特性，船舶检测任务会受到诸如海浪、风向、海流等因素的干扰。这些干扰在SAR图像中以散斑的形式出现，使得识别真实的船舶目标变得复杂。 视觉显著性是一种图像处理方法，它试图模拟人类视觉系统如何从视觉场景中选择感兴趣的部分。在图像处理和计算机视觉领域，视觉显著性经常被用来确定图像中重要或突出的区域，这些区域可能包含我们想要进一步分析的对象或特征。在船舶检测的背景下，基于显著性的方法可能用于预先筛选出可能包含船舶的图像区域，从而减少需要进一步分析的数据量。 Walsh-Hadamard变换是一种数学变换，通常用于图像处理中，用于将图像从空间域转换到变换域，以便于分析图像的频率内容。它被认为特别适合于具有二进制或离散数据集的图像处理任务。Walsh-Hadamard变换的使用可能会提高船舶检测的性能，因为它允许算法更快地处理图像数据，并在变换域中找到船舶的显著特征。 在实际的实验中，研究者使用一系列真实的SAR数据集对提出的基于视觉显著性的船舶检测方法进行了测试。实验结果表明，所提出的方法能够准确地检测出船舶，并且对海浪散斑和异质性海区具有良好的鲁棒性。 上述研究对于自动检测和监控海上活动（例如石油污染和海洋交通）来说非常重要，因为它们依赖于可靠的船舶检测技术。此外，随着SAR技术的进步和图像处理算法的提高，未来船舶检测的准确性和效率有望得到进一步的提升。