应用航空遥感影像的舰船弱小目标检测

航空遥感图像在舰船领域中的应用日益广泛,在遥感图像中存在众多弱小目标,需采用有效算法和科学模型对弱小目标精准检测。本文介绍舰船弱小目标检测流程,提出应用航空遥感影像进行舰船弱小目标检测的算法和模型,即建立改进后的YOLOv3模型,通过增加检测尺度、设定锚框尺寸、设定锚框参数以及改进损失函数,弥补原有模型检测能力的不足,提高舰船弱小目标检测的精准度。经仿真实验证明,改进模型比其他模型的舰船目标综合检测能力以及舰船弱小目标检测能力更强。

基于散射梯度矢量的PolSAR数据舰船检测方法

针对传统舰船检测方法通常存在漏检弱小舰船和虚警方位向模糊等问题,提出了一种基于散射梯度矢量的极化合成孔径雷达(PolSAR)数据舰船检测方法。首先,在PolSAR数据的散射矢量的基础上,构建散射梯度矢量,以提高船海对比度;然后,利用散射梯度矢量提取香农熵特征,再结合舰船和海面的香农熵特征差异,选取最佳香农熵阈值进行舰船检测,以提高弱小舰船的检测性能;最后,根据方位向模糊与其真实舰船的方向角度、位移距离和香农熵特征去除方位向模糊。通过采用AIRSAR和GF-3 PolSAR数据进行实验,并将提出的方法与HH通道方法、改进极化Notch滤波(IPNF)方法和广义相对最优极化(GOPCE)方法进行对比,验证了该方法能够检测弱小舰船,去除方位向模糊,从而提高舰船检测精度。