全书共7章。第1章介绍海洋目标检测的研究意义、研究背景、研究现状、技术路线等。第2章介绍了常用的海洋目标检测算法，分析了现有海洋目标检测算法存在的问题及解决方案。第3章阐述了研究区域和研究数据的选取，分析了SAR数据产品及格式，对PolSAR数据进行预处理，构建了适合深度学习框架的PolSAR数据集。第4章在VGG模型的基础上构建了钻井平台等点目标检测深度学习模型，并在CFAR方法的基础上，提出基于DL_CFAR海洋目标检测方法，提高检测速度。第5章通过初步实验选择适合的概率分布模型，基于Loglogistic模型进行自适应阈值CFAR目标检测实验，在分析Loglogistic分布实验结果的基础上，构建伴方差校正模型，进行海杂波虚警的去除和海洋目标特征的提取。第6章对海洋目标检测实验，并对实验结果进行分析。第7章对基于DL初检的CFAR海洋目标检测、伴方差校正恒虚警率海洋目标提取、PolSAR与光学影像融合海洋目标检测进行实验，从定性和定量两个方面分析实验结果。

第1章海洋目标检测概述1
1.1海洋目标检测的意义1
1.2海洋目标检测研究现状2
1.2.1恒虚警方法海洋目标检测现状2
1.2.2基于光学图像的目标检测现状7
1.3本书内容及技术框架9
1.3.1本书内容9
1.3.2技术框架10
第2章目标检测算法及原理12
2.1目标检测算法概述12
2.2常用目标检测算法13
2.2.1基于结构纹理分解法的目标检测13
2.2.2基于小波变换的SAR船舰检测方法13
2.2.3基于视觉注意机制的目标检测14
2.2.4海洋目标边缘检测方法15
2.2.5脊波变换检测方法16
2.2.6CFAR检测方法16
2.2.7Hough变换检测算法17
2.2.8基于GLRT的目标检测方法18
2.2.9基于NMF的目标检测算法18
2.2.10基于KPCA的目标识别方法19
2.2.11基于词包的海洋目标检测方法19
2.2.12矩不变自动门限法检测算法20
2.2.13活动基模型的舰船检测算法20
2.3存在的问题及解决方案21
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