本书围绕合成孔径雷达图像海洋目标检测专题，系统阐述了海岸线检测、舰船目标检测、舰船尾迹检测、舰船目标特征参数提取等方面的有关基础理论，深入介绍了多种处理算法，并且针对多极化合成孔径雷达图像进行了详细讨论。本书是在作者近年来从事海洋目标检测的理论研究和工程实践基础上编写而成的，内容包括基础理论知识和作者近年来的研究成果，此外综述了一些具有代表性的国外参考文献，介绍了国际上有关的最新研究内容。书中的研究成果是在微波成像技术国家重点实验室基金、中国科学院知识创新工程项目资助下取得的。希望本书的出版能够有助于推动我国海洋目标检测与监视技术的深入研究，有利于促进我国合成孔径雷达卫星的海洋应用。

第1章 绪 论

1．1 起源与发展

1．2 SAR图像舰船目标及其尾迹研究的实地实验

 1．2．1 美国一加拿大JOWIP和SARSEX实验

 1．2．2 挪威NORCSEX’88实验

 1．2．3 英国一美国联合Linnhe实验

 1．2．4 加拿大MARCOT’96实验和MARCOT’98实验

 1．2．5 加拿大CRUSADE’2000实验

 1．2．6 中国MITL’2005实验

1．3 舰船目标检测系统

 1．3．1 加拿大OMW系统

 1．3．2 英国国防研究实验室MaST系统

 1．3．3 欧洲联合研究中心SUMO系统

 1．3．4 挪威防御研究机构NDRE系统

 1．3．5 挪威KSAT系统

 1．3．6 法国CLS系统

 1．3．7 法国SARTbol系统

 1．3．8 中国ShipSurvei=llance系统

 1．3．9 各舰船目标检测系统对比

 1．3．10 舰船目标检测系统流程

1．4 SAR图像上舰船目标特点分析

1．4．1 SAR图像与光学图像上舰船的区别

1．4．2 SAR图像上舰船及其尾迹的目标类型分析

第2章 SAR图像海岸线检测

2．1 海岸线检测目的和意义

2．2 海岸线检测方法

 2．2．1 边界追踪算法

 2．2．2 Markovian分割法

 2．2．3 活动轮廓法

 2．2．4 小波变换法

 2．2．5 水平截集算法

 2．2．6 其他检测方法

 2．2．7 各种方法比较

第3章 SAR图像舰船目标检测

 3．1影响舰船目标检测的因素

3．1．1舰船因素

3．1．2 SAR系统因素

3．1．3海洋因素

 3．2舰船目标检测算法

3．2．1双参数cFAR检测算法

3．2．2单元平均CFAR检测算法

3．2．3 K一分布检测算法

3．2．4基于局部窗口的K一分布cFAR算法 

3．2．5基于分割的检测算法

3．2．6似然比检测算法

3．2．7 suM0检测算法

3．2．8高分辨率sAR图像舰船目标检测

3．2．9其他检测算法

3．2．10小结

第4章 SAR图像舰船尾迹检测

4．1尾迹检测的作用

4．2 sAR图像上舰船尾迹类型

 4．2．1开尔文尾迹

 4．2．2湍流尾迹

 4．2．3窄V型尾迹

 4．2．4内波尾迹

4．3影响舰船尾迹的因素

4．3．1舰船因素

4．3．2 SAR系统因素

4．3．3海洋因素

4．4尾迹检测算法

4．4．1基于RADON变换的算法

4．4．2曲线扫描算法

4．4．3基于归一化灰度H0uGH变换的尾迹检测算法

第5章 sAR图像舰船目标特征参数提取

5．1舰船特征参数类别

5．2几何参数提取方法

5．3地理参数提取方法

5．4运动参数提取方法

 5．4．1根据舰船方位向位移计算航速

 5．4．2根据窄V型尾迹夹角计算航速

 5．4．3根据开尔文尾迹中横波波长计算航速

 5．4．4根据开尔文尾迹中尖波波长或波数计算航速

第6章 多极化SAR图像舰船目标检测

6．1多极化图像对比示例

 6．1．1 SIR-c全极化图像对比

 6．1．2：ENVISAT双极化图像对比

6．2极化目标检测理论

 6．2．1极化SAR杂波模型和目标模型

 6．2．2全极化SAR目标检测器

 6．2．3双极化SAR目标检测器

6．3极化SAR图像舰船目标检测性能分析

 6．3．1检测性能分析

 6．3．2像素级融合与决策级融合目标检测性能比较

6．4极化sAR图像舰船目标检测算法

 6．4．1基于Cameron分解的检测算法

 6．4．2对称散射特性方法(SSCM)

 6．4．3极化熵检测算法

 6．4．4基于IPWF融合的舰船目标检测算法

 6．4．5ENVISAT双极化图像舰船目标检测算法