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申请/专利权人：安徽大学

摘要：本发明公开了基于散射特征融合的SAR海面舰船目标检测方法及系统，属于SAR图像目标检测技术领域，方法包括以下步骤：获取待检测SAR舰船图像，对待检测SAR舰船图像进行超像素分割得到超像素分割块，再基于超像素分割块得到目标候选区域；将目标候选区域进行散射中心特征提取与重构处理，得到与目标候选区域对应的重构结果；将目标候选区域和重构结果输入至训练完成的散射特征融合网络进行预测判决，并生成检测框结果；对检测框结果进行非极大值抑制操作，并将抑制后的检测框进行合并，得到最终检测结果。

主权项：1.基于散射特征融合的SAR海面舰船目标检测方法，其特征在于，包括以下步骤：获取待检测SAR舰船图像，对所述待检测SAR舰船图像进行超像素分割得到超像素分割块，再基于所述超像素分割块得到目标候选区域；将所述目标候选区域进行散射中心特征提取与重构处理，得到与所述目标候选区域对应的重构结果；将所述目标候选区域和所述重构结果输入至训练完成的散射特征融合网络进行预测判决，并生成检测框结果；对所述检测框结果进行非极大值抑制操作，得到最终检测结果；所述散射中心特征提取与重构的方法包括：利用clean算法对所述目标候选区域进行散射中心特征提取，得到图像中的所有散射中心；基于所述散射中心构建理想点散射中心模型： ，其中，为雷达回波，f为雷达频率，为雷达方位角，Ak为复幅度，xk为第k个散射中心的横坐标，yk为第k个散射中心的纵坐标，c为光速，j为复数虚数单位；获取所述理想点散射中心模型的单位响应函数： ，其中，psfx,y为单位响应函数，B为带宽，fc为雷达频率，为成像孔径积累角；基于所述理想点散射中心模型和所述单位响应函数，求解目标在实图像域的响应： ，其中，为目标在实图像域的响应；基于所述实图像域的响应重构散射中心；所述散射特征融合网络包括：若干密集深度块和若干散射特征注意力融合模块；其中，密集深度块在残差模块的基础上采用深度可分离卷积提高网络的效率，额外引入一个残差连接；散射特征注意力融合模块有原图像特征图和散射重构特征图两个输入，分别记为Fo和Fs；将Fo与Fs连接后加入通道注意力，输出记为Ffc；在Fs后引入空间注意力，输出记为Fss；将Fo与Fss连接后加入坐标注意力，输出记为Foc；将Fss、Foc与Ffc连接后得到散射特征注意力融合模块的输出SF。

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权利要求：

百度查询： 安徽大学 基于散射特征融合的SAR海面舰船目标检测方法及系统