sar图像舰船目标检测方法研究

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1、SAR图像舰船目标检测方法研究作者姓名李俊敏学校导师姓名、职称于昕副教授领域电子与通信工程企业导师姓名、职称强勇高工申请学位类别工程硕士提交学位论文日期2014年12月学校代码10701学号1202121450分类TN82号TP18密级公开西安电子科技大学硕士学位论文SAR图像舰船目标检测方法研究作者姓名：李俊敏领域：电子与通信工程学位类别：工程硕士学校导师姓名、职称：于昕副教授企业导师姓名、职称：强勇高工提交日期：2014年12月StudyontheMethodsofShipTargetDetectioninSARImageyAthesissubm

2、ittedtoXIDIANUNIVERSITYinpartialfulfillmentoftherequirementsforthedegreeofMasterinElectronicsandCommunicationEngineeringByLijunminSupervisor:YuxinQiangyongDecember2014西安电子科技大学学位论文独创性（或创新性）声明秉承学校严谨的学风和优良的科学道德，本人声明所呈交的论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢中所罗列的内容以外，论文中不包含

3、其他人已经发表或撰写过的研究成果；也不包含为获得西安电子科技大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。学位论文若有不实之处，本人承担一切法律责任。本人签名：日期：西安电子科技大学关于论文使用授权的说明本人完全了解西安电子科技大学有关保留和使用学位论文的规定，即：研究生在校攻读学位期间论文工作的知识产权单位属于西安电子科技大学。学校有权保留送交论文的复印件，允许查阅、借阅论文；学校可以公布论文的全部或部分内容，允许采用影印、缩印或其它复制手段保存论文。同时本人保证，获得

4、学位后结合学位论文研究成果撰写的文章，署名单位为西安电子科技大学。保密的学位论文在年解密后适用本授权书。本人签名：导师签名：日期：日期：摘要摘要近年来，利用SAR图像进行舰船目标检测是实现海洋监视、渔业管控的重要手段。我国领海广阔，海洋资源丰富，开展SAR图像舰船目标检测研究具有重要意义。本文主要围绕海杂波的统计建模、SAR图像的海陆分割以及SAR图像舰船的CFAR检测等问题进行展开。论文中的主要的内容如下：1.由于海杂波的精确建模影响到基于统计模型的CFAR的检测性能，所以本文首先研究了海杂波常用的建模模型，给出了海杂波建模的一般步骤及拟合度评价标

5、准，通过实验验评估了不同模型对海杂波分布的拟合性能。2.海陆分割是对海洋SAR图像进行舰船检测的基本前提之一，所以首先进行了SAR图像的海陆分割研究。在原有的灰度级-平均灰度级-中值灰度级三维直方图基础上，提出灰度级-平均灰度级梯度-中值灰度级三维直方图，并在此基础上提出一种改进的三维Otsu分割算法，导出了灰度级-平均灰度级梯度-中值灰度级三维直方图的Otsu阈值选取的快速迭代算法。最后进行了SAR图像的海陆分割实验，结果表明改进的方法在保证良好的分割效果的前提下减少了算法时间。03.本文提出了一种改进的G分布的局部滑窗CFAR检测方法。该方法首先

6、根据滑窗内的对比度参数来初步判断滑窗内是否有舰船像素，如果有则继续后续的CFAR检测，如果没有则可以判断滑窗内没有舰船目标像素，滑窗移动半个窗口步长，而不是一个像素，这样可以减少耗时的参数估计的次数，从而减少算法运行时间。实验结果表明该方法能够在保证舰船检测的准确率的同降低算法运行时间。4.设计了SAR图像的舰船检测软件系统，给出了该系统的软件结构。主要介绍了该系统的功能模块包括SAR图像预处理模块、海杂波分布拟合检验模块以及舰船目标检测模块。关键词：海杂波,统计建模,CFAR,舰船目标检测论文类型：应用基础研究类IABSTRACTABSTRACTR

7、ecently,shipdetectiononSyntheticApertureRadar(SAR)imageryisanimportantwayofoceansurveillanceandfishingmonitoring.Chinahaslargeoceanwhichisfullofresources.ItisofgratesignificanceindevelopingshipdetectionresearchmentonSARimagery.Thispaperfocusesontheseacluttermodeling,sea-landseg

8、mentationinSARimageandthealgorithmsofConstantFalseAlar