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近岸及复杂背景SAR图像舰船目标检测方法研究
摘要：合成孔径雷达（SAR）在远程监测中起着至关重要的作用，特别是在近岸和复杂背景环境中。然而，在这样的环境中，舰船目标的检测变得困难，因为其与背景环境之间的反射和散射很容易混淆。因此，本文研究了近岸及复杂背景SAR图像舰船目标检测方法，旨在提出一种高效准确的目标检测算法。
第一部分介绍了近岸及复杂背景环境下的舰船目标检测的重要性和挑战。其中，提到了SAR图像在远程监测中的的广泛应用以及舰船目标检测的关键作用。然后，讨论了近岸和复杂背景环境中可能遇到的挑战，如强烈的背景干扰和目标与背景的相似性。
第二部分介绍了目前常用的近岸及复杂背景SAR图像舰船目标检测方法。其中包括基于像素级特征的方法、基于目标形状的方法和基于深度学习的方法等。对每种方法的原理和局限性进行了详细的说明，并分析了它们在实际应用中的效果。
第三部分提出了一种基于特征级联的近岸及复杂背景SAR图像舰船目标检测方法。该方法首先使用像素级特征进行候选目标的提取，然后利用目标形状信息进行进一步筛选，最后使用深度学习模型进行目标分类。该方法能够充分利用不同级别的特征，并通过级联的方式逐步提高目标检测的准确性和鲁棒性。
第四部分通过实验验证了提出方法的有效性。选择了一系列近岸及复杂背景的SAR图像作为测试集，并与其他方法进行了比较。实验结果表明，提出的方法在检测准确性和鲁棒性方面具有显著优势。
综上所述，本文研究了近岸及复杂背景SAR图像舰船目标检测方法，并提出了一种基于特征级联的方法。实验证明，该方法能够有效地提高目标检测的准确性和鲁棒性，有望在实际应用中得到推广和应用。
关键词：合成孔径雷达（SAR）、近岸、复杂背景、舰船目标、检测方法