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第1章 绪论1

1.1 起源与发展1

1.2 SAR图像舰船目标及其尾迹研究的实地实验2

1.2.1 美国－加拿大JOWIP和SARSEX实验2

1.2.2 挪威NORCSEX '88实验2

1.2.3 英国－美国联合Linnhe实验3

1.2.4 加拿大MARCOT '96实验和MARCOT '98实验3

1.2.5 加拿大CRUSADE '2000实验3

1.3.1 加拿大OMW系统4

1.3 舰船目标检测系统4

1.2.6 中国MITL '2005实验4

1.3.2 英国国防研究实验室MaST系统5

1.3.3 欧洲联合研究中心SUMO系统5

1.3.4 挪威防御研究机构NDRE系统5

1.3.5 挪威KSAT系统6

1.3.6 法国CLS系统7

1.3.7 法国SARTool系统7

1.3.8 中国ShipSurveillance系统8

1.3.9 各舰船目标检测系统对比8

1.3.10 舰船目标检测系统流程9

1.4.1 SAR图像与光学图像上舰船的区别10

1.4 SAR图像上舰船目标特点分析10

1.4.2 SAR图像上舰船及其尾迹的目标类型分析12

第2章 SAR图像海岸线检测15

2.1 海岸线检测目的和意义15

2.2 海岸线检测方法16

2.2.1 边界追踪算法16

2.2.2 Markovian分割法18

2.2.3 活动轮廓法20

2.2.4 小波变换法24

2.2.5 水平截集算法26

2.2.7 各种方法比较38

2.2.6 其他检测方法38

第3章 SAR图像舰船目标检测42

3.1 影响舰船目标检测的因素42

3.1.1 舰船因素42

3.1.2 SAR系统因素43

3.1.3 海洋因素45

3.2 舰船目标检测算法46

3.2.1 双参数CFAR检测算法47

3.2.2 单元平均CFAR检测算法50

3.2.3 K-分布检测算法51

3.2.4 基于局部窗口的K-分布CFAR算法54

3.2.5 基于分割的检测算法59

3.2.6 似然比检测算法61

3.2.7 SUMO检测算法62

3.2.8 高分辨率SAR图像舰船目标检测65

3.2.9 其他检测算法68

3.2.10 小结69

第4章 SAR图像舰船尾迹检测73

4.1 尾迹检测的作用73

4.2 SAR图像上舰船尾迹类型74

4.2.1 开尔文尾迹74

4.2.2 湍流尾迹78

4.2.3 窄V型尾迹79

4.3 影响舰船尾迹的因素80

4.2.4 内波尾迹80

4.3.1 舰船因素81

4.3.2 SAR系统因素81

4.3.3 海洋因素83

4.4 尾迹检测算法83

4.4.1 基于RADON变换的算法84

4.4.2 曲线扫描算法86

4.4.3 基于归一化灰度HOUGH变换的尾迹检测算法88

第5章 SAR图像舰船目标特征参数提取96

5.1 舰船特征参数类别96

5.2 几何参数提取方法96

5.4.1 根据舰船方位向位移计算航速100

5.3 地理参数提取方法100

5.4 运动参数提取方法100

5.4.2 根据窄V型尾迹夹角计算航速104

5.4.3 根据开尔文尾迹中横波波长计算航速104

5.4.4 根据开尔文尾迹中尖波波长或波数计算航速105

第6章 多极化SAR图像舰船目标检测106

6.1 多极化图像对比示例106

6.1.1 SIR-C全极化图像对比106

6.1.2 ENVISAT双极化图像对比108

6.2 极化目标检测理论111

6.2.1 极化SAR杂波模型和目标模型111

6.2.2 全极化SAR目标检测器112

6.2.3 双极化SAR目标检测器115

6.3 极化SAR图像舰船目标检测性能分析116

6.3.1 检测性能分析116

6.3.2 像素级融合与决策级融合目标检测性能比较121

6.4 极化SAR图像舰船目标检测算法123

6.4.1 基于Cameron分解的检测算法124

6.4.2 对称散射特性方法（SSCM）129

6.4.3 极化熵检测算法130

6.4.4 基于IPWF融合的舰船目标检测算法131

6.4.5 ENVISAT双极化图像舰船目标检测算法136