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基于CFAR的SAR舰船检测算法

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Two-Parameter CFAR Ship Detection Algorithm Based on Rayleigh Distribution in SAR Images

可在paperswithcode.com中查看.

合成孔径雷达（SAR）影像目标检测是雷达图像解译应用的重要需求之一，该项目提出了一种改进的基于瑞利分布的双参数恒虚警率（CFAR）算法，并将其与形态学处理相结合，用于高分辨率SAR图像舰船目标检测与识别。在本项目中，将提供一些简单的模板代码，以帮助初学者理解和学习相关的理论和算法。它们不仅适用于简单的实验，也适用于今后的扩展。

Warning

本仓库为基于恒虚警率和数学形态学算法的模块化代码，并不是完整的全自动化检测程序。

Note

主要代码可直接运行，但须根据输入SAR图像的情况进行参数调整从而实现正确检测。代码主要用于学习研究算法基础理论与逻辑。特别地，鼓励您在其基础上进行优化开发，亦或是将其纳入到人工智能算法中实现自动化目标检测。

恒虚警率

CFAR算法是一种像素级的目标检测算法，对于车辆、舰船、飞机等目标来说，一般要求目标本身与背景杂波有强烈的对比。通过判断每个像素的灰度值是否超过某个预设值来实现目标检测。在这种情况下，检测阈值一般与虚警率、目标周围背景杂波的统计模型和CFAR检测器有关。

image

通常，CFAR检测算法主要通过导入SAR图像并识别整个图像中的每个像素，并根据图像确定背景的杂波分布，然后估计滑动窗口中杂波像素的分布参数。在给定虚警率的情况下求解CFAR阈值，并与对应的像素值进行比较，从而得到每个像素的检测结果。这个过程将对输入SAR图像中的所有像素进行处理，最终遍历整个图像得到检测结果。

数学形态学

数学形态学是一种基于集合论、格论、拓扑和随机函数的几何结构分析与处理技术。它不仅适用于数字图像，还可用于图形、多边形网格、实体和许多其他空间结构。对于滤波后的SAR图像，简单的腐蚀操作可以去除图像中被误判为目标像素的、具有独立高亮度的、小的、无意义的物体和散斑噪声；而膨胀运算可以填充目标区域中低值散斑噪声造成的空隙，也可以补全缺失的目标像素，连接相邻的未连接的目标区域像素。

可用数据集

实验数据集使用了中国资源卫星应用中心和哥白尼开放数据访问中心提供的高分三号和哨兵一号SAR卫星影像。

GitHub Rep: CAESAR-Radi/SAR-Ship-Dataset

文件简介

Folder Raw images --- 用于船舶检测的SAR图像切片，其中包含了对应的目标信息（XLM文件）

image

CFAR_ship_detection --- 基础算法代码，内附详细注释

Rayleigh_distribution --- 绘制瑞利分布的概率密度图

image

Target_mark --- 简单的目标框代码，研究标记目标的方法

gf_hh_01

参考信息

预印本论文...

引用：

@article{wu2021cfar,
 title={Two-Parameter CFAR Ship Detection Algorithm Based on Rayleigh Distribution in SAR Images},
 author={Wu, Ruochen},
 year={2021},
 number={2021120280},
 journal={Preprints},
 issn={2310-287X},
 url={https://doi.org/10.20944/preprints202112.0280.v1},
 doi={10.20944/preprints202112.0280.v1},
}

硕士论文...

DETECCIÓN Y RECONOCIMIENTO DE BLANCOS BASADOS EN IMÁGENES SAR （西班牙语）
http://hdl.handle.net/10251/166986 (Trabajo Fin de Máster - Universitat Politècnica de València)

Wu, R. (2021). Detección y reconocimiento de blancos basados en imágenes SAR. Universitat Politècnica de València. HANDLE: 10251/166986

引用：

@masterthesis{wu2021sar,
  title={Detección y reconocimiento de blancos basados en imágenes SAR},
  author={Wu, Ruochen},
  year=2021,
  month={May},
  address={València, Spain},
  note={Available at \url{http://hdl.handle.net/10251/166986}},
  school={Universitat Politècnica de València},
  type= {Master's thesis}
}

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