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基于深度卷积神经网络的SAR图像舰船小目标检测
标题：基于深度卷积神经网络的SAR图像舰船小目标检测
摘要：
合成孔径雷达（SAR）作为一种强大的遥感技术，具有在天气条件和光照变化下获取地面目标信息的优势，并广泛应用于舰船监测领域。然而，由于舰船小目标在复杂海洋环境中的低对比度和复杂的纹理，其准确的检测一直是一个具有挑战性的问题。为了解决这个问题，本文提出了一种基于深度卷积神经网络的SAR图像舰船小目标检测方法。该方法通过自适应感知感受野的卷积和多尺度特征融合，能够有效地提取并融合多尺度的特征信息。同时，引入周围背景信息和非极大值抑制算法，提高了目标检测的准确性和效率。实验结果表明，该方法在SAR舰船小目标检测任务中具有较高的性能和鲁棒性。
关键词：SAR图像；舰船小目标；深度卷积神经网络；感知感受野；特征融合
1.引言
近年来，随着舰船行动的增加，对于舰船监测的需求也日益增加。合成孔径雷达（SAR）图像作为一种重要的舰船监测手段，具有全天候、全天时、高分辨率和强波束聚焦等优势，在海洋环境下能够提供高质量的图像数据。然而，由于舰船小目标在SAR图像中的低对比度和复杂的纹理，其准确检测一直是一个具有挑战性的问题。
2.相关工作
为了提高SAR图像舰船小目标检测的准确性，许多相关方法已经被提出。其中，基于传统机器学习的方法通常通过手工设计的特征来进行目标检测，但是这些方法对特征表示能力有一定的限制，并且在处理复杂背景和低对比度问题时性能有限。近年来，深度卷积神经网络（CNN）的广泛应用为舰船小目标检测提供了新的思路。
3.方法
本文提出的SAR图像舰船小目标检测方法主要包括以下几个步骤：数据预处理、特征提取和目标检测。首先，对SAR图像进行预处理，包括去噪和图像增强。然后，利用深度卷积神经网络提取图像的特征信息。为了提取并融合多尺度的特征信息，我们采用自适应感知感受野的卷积操作和多尺度特征融合。最后，引入周围背景信息和非极大值抑制算法，提高目标检测的准确性和效率。
4.实验结果
为了评估本文提出的方法在SAR图像舰船小目标检测任务中的性能，我们使用了公开数据集进行实验。实验结果表明，与传统的机器学习方法和其他深度学习方法相比，本文方法在准确率和鲁棒性方面都取得了显著的提升。同时，我们还进行了与其他方法的比较实验，结果进一步验证了本文方法的有效性。
5.结论与展望
本文提出了一种基于深度卷积神经网络的SAR图像舰船小目标检测方法。通过自适应感知感受野的卷积和多尺度特征融合，该方法能够有效地提取并融合多尺度的特征信息。实验结果表明，该方法在SAR舰船小目标检测任务中具有较高的性能和鲁棒性。未来的工作可以进一步优化网络结构和算法，并在更多实际场景中验证该方法的可行性和实用性。
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