基于显著性引导SSD算法的SAR图像目标检测

摘要

目前基于卷积神经网络(CNN)的目标检测算法被广泛应用于多个领域。在合成孔径雷达(SAR)图像中,由于存在严重的相干斑噪声干扰,现有的方法难以对目标进行准确的检测和定位。为了实现对SAR图像目标的准确检测,提出一种基于显著性引导SSD算法的SAR图像目标检测方法,通过利用显著性图反映的显著性信息抑制相干斑噪声对目标区域的干扰,并将其有效的融入到目标检测算法SSD中,从而提高对SAR图像目标的检测精度。在MiniSAR图像数据集上的试验结果表明,所提算法对不同目标类别目标的识别精度达到95.21%,优于现有的多个SAR图像目标检测算法。