一种基于CFAR与Fast-RCNN融合的SAR图像舰船目标检测方法

摘要

本发明公开了一种基于CFAR与Fast‑RCNN融合的SAR图像舰船目标检测方法。该方法基于Fast‑RCNN目标检测框架，利用SAR图像中舰船目标亮度高于背景这一显著特征，首先通过CFAR算法获得疑似目标点，然后基于多组结构元素进行形态学滤波得到候选建议框，在缩减候选区域数量提升算法效率的同时还保证了建议框的有效性，克服了采用单一滤波因子组带来的同一目标被分为多个部分，以及相近的目标被误认为同一目标的不足；在提取的候选建议框的基础上完成Fast‑RCNN网络模型的训练，并基于所得模型实现对任意输入图像的目标分类以及标定框回归，通过采用CNN特征提取网络克服了人工特征提取的不足，并提高了数据利用率。