[发明专利]一种星载SAR图像中海面船只的端到端检测与识别方法

摘要

本发明属于雷达图像处理技术领域，具体为一种星载SAR图像中海面船只的端到端检测与识别方法。步骤包括：基于Otsu辅助水图文件的精细海陆分割；自适应多尺度CFAR船只目标自动检测，包括全局、大尺度、小尺度三种尺度CFAR，其中用到基于伽马分布的合成孔径雷达图像海面杂波统计分布模型；自动构建SAR船只标记数据库，数据库包括SAR图像的船只与MMSI码的匹配和目标切片数据集；基于卷积神经网络的船只目标鉴别与分类。本发明精准提取狭窄弯曲河流、海岸线、轮廓等；能很好地解决船只检测虚警率高的问题；通过建立高分辨率船只SAR数据集，为复杂海面船只检测与识别工作提供有力支撑，具有推广应用前景。

主权项

1.一种星载SAR海面船只的端到端检测与识别方法，其特征在于，具体步骤如下：（1）首先，采用基于Otsu辅助水图文件的精细海陆分割算法，实现海陆分割；（2）然后，采用自适应多尺度CFAR船只目标自动检测算法，实现对舰船目标进行检测；（3）随后，在步骤（2）的基础上，构建SAR船只标记数据库，为虚警鉴别和分类识别提供数据支持；（4）最后，采用卷积神经网络对船只目标进行鉴别与分类识别，包括卷积神经网络的构建，卷积神经网络的训练，实现虚警鉴别和船只分类；步骤（1）中，所述的基于Otsu辅助水图文件的精细海陆分割算法，包括：针对有精确的经纬度信息情况，采取250m世界海陆数据库掩膜实现像素级分割；针对低分辨率、海陆掩膜绘制不准确或缺少精确成像位置经纬度信息情况，采取基于Otsu的自动海陆分割；步骤（2）中，所述的自适应多尺度CFAR船只目标自动检测算法中，多尺度CFAR船只目标包括：全局、大尺度、小尺度三种尺度CFAR，并增添AIS预设条件；步骤（3）中，所述的构建SAR船只标记数据库中，包括：基于AIS信息对SAR图像的船只与水上移动通信业务标识码（MMSI码）的匹配和目标切片数据集；步骤（4）中，所述的基于卷积神经网络的船只目标鉴别与分类中，卷积神经网络包括：疑似船只目标的虚警鉴别网络和船只类型分类识别网络。