合成孔径雷达作为一种主动式微波成像传感器，具有全天候、全天时和穿透地表浅层等优点，在海洋环境监测、船舶监管、海洋目标动态监视等方面具有独特的优势。随着新型星载SAR系统投入运营，获取的SAR图像呈现高空间分辨率、多极化等特点，这些新特征变化给传统的SAR图像海洋目标识别技术带来了困难和挑战。本书深入、系统论述了高分辨率SAR图像处理与海洋目标识别方面的一些理论、算法，总结了这一领域的研究进展和作者多年在该领域的研究成果。全书由8章组成，分别论述了SAR图像海洋目标监视技术发展现状与关键技术进展、SAR图像非局部均值相干斑抑制、SAR图像全变分去噪、基于活动轮廓模型的SAR图像分割、高分辨率SAR图像港口目标检测与鉴别、高分辨率SAR图像船舶目标检测、分类与匹配识别等方面的算法。
   本书可为雷达、遥感、海洋、模式识别等领域的科研和工程技术人员提供参考，也可作为相关院校信息获取、遥感等专业高年级本科生和研究生的参考书。

第一章 绪论

1．1 SAR海洋监视技术发展现状

1．1．1 星载SAR系统发展状况

1．1．2 SAR海洋监视系统发展状况

1．2 SAR图像海洋目标识别关键技术

1．2．1 SAR图像相干斑抑制

1．2．2 SAR图像分割

1．2．3 SAR图像港口检测

1．2．4 SAR图像船舶目标检测

1．2．5 SAR图像船舶目标分类

1．2．6 SAR图像船舶目标识别

1．3 本书内容及结构安排

第二章 SAR图像非局部均值相干斑抑制

2．1 非局部均值算法及其在SAR图像的应用

2．1．1 非局部均值算法原理

2．1．2 非局部均值算法在SAR图像中的应用

2．2 基于Zemike矩的快速PPB相干斑抑制

2．2．1 非迭代PPB算法

2．2．2 快速PPB算法设计

2．2．3 基于Zernike矩的图块相似性计算

2．2．4 实验及结果分析

2．3 基于功率图的多极化SAR图像非局部均值滤波

2．3．1 目标极化散射特性的表征

2．3．2 算法原理及实现步骤

2．3．3 实验及结果分析

2．4 多极化SAR图像贝叶斯非局部均值滤波

2．4．1 极化SAR贝叶斯非局部均值模型

2．4．2 快速算法设计实现

2．4．3 实验及结果分析

第三章 SAR图像自适应全变分去噪

3．1 变分去噪模型

3．1．1 变分法

3．1．2 加性噪声去除模型

3．1．3 乘性噪声去除模型

3．2 自适应全变分去噪模型

3．2．1 ROEWA算子

3．2．2 自适应全变分模型

3．2．3 模型自适应扩散性能的理论分析

3．2．4 实验及结果分析

第四章 基于活动轮廓模型的SAR图像分割

4．1 曲线演化方程与水平集

4．1．1 曲线演化方程

4．1．2 水平集

4．2 几何活动轮廓模型

4．2．1 基于边缘信息的活动轮廓模型

4．2．2 基于区域信息的活动轮廓模型

4．3 基于局部离散度活动轮廓模型的强度非均匀图像分割

4．3．1 基于类内类间距离的离散度

……

第五章 高分辨率SAR图像港口目标检测

第六章 高分辨率SAR图像船舶目标检测

第七章 高分辨率SAR图像船舶目标分类

第八章 高分辨率SAR图像船舶目标匹配识别

合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar，SAR）是一种主动式微波成像传感器，具有全天候、全天时、穿透云雾和大范围观测等优点，在海洋环境监测、海洋灾害检测与评估、船舶监管、岛礁和海岸带环境资源调查、海洋目标动态监视等方面具有独特的优势。基于SAR图像的海洋目标检测与识别技术研究，对国民经济建设和国防安全都具有重要的理论意义和应用价值。

随着我国“高分辨率对地观测系统”重大专项的深入实施，以及我国“海洋强国战略”的有序推进，我国高分辨率SAR图像海洋目标识别技术研究处于方兴未艾的迅猛发展期。加拿大Radarsat-2、德国TerraSAR-X和TanDEM-X、意大利Cosmo-Skymed以及我国高分三号等高分辨率雷达成像卫星先后投入使用，获取的数据呈现出高空间和时间分辨率、全极化等特点，SAR图像中目标细节更清晰，这给SAR图像海洋目标检测与识别带来机遇，同时也提出了新的挑战。比如，船舶在原来中低分辨率SAR图像上表现为由少量像元构成的点目标或细节模糊的面目标，但在高分辨率条件下凸显为特征明显的面目标；同时，原来被相干斑噪声淹没的小型船只也显现出来。如何实现高分辨率SAR图像快速相干斑抑制、分割、海洋目标检测、分类与识别，是当前乃至今后一段时间的重要研究方向。

近年来，作者所在团队针对高分辨率SAR图像海洋目标识别进行了大量深入研究。本书系统介绍了作者团队在高分辨率SAR图像相干斑抑制、图像分割、港口目标检测、船舶目标检测、分类与识别等方面取得的研究成果，并列举大量实例，以供读者参考。全书共8章，各章节内容安排如下。

第一章为绪论，围绕SAR图像海洋目标识别，介绍SAR图像海洋目标监视技术发展现状，系统梳理了SAR图像相干斑抑制、SAR图像分割、SAR图像港口目标检测、SAR图像船舶目标检测、分类与识别等关键技术的国内外研究现状，使读者能够了解SAR图像海洋目标检测与识别的整体概貌。

第二章和第三章主要研究SAR图像相干斑抑制，重点介绍了在SAR图像非局部均值滤波和SAR图像全变分去噪方面的研究成果。第二章在介绍非局部均值算法的基础上，研究了单极化SAR图像快速PPB相干斑抑制算法；针对全极化SAR图像，研究了基于功率图的快速PPB算法，以及极化SAR贝叶斯非局部均值滤波模型与快速算法。第三章介绍了基于偏微分方程的变分去噪方法，研究了针对乘性噪声的自适应全变分噪声去除模型，对其自适应扩散性能进行了理论分析。

第四章主要研究基于变分法和偏微分方程理论的活动轮廓模型图像分割算法，重点分析了基于边缘信息和基于区域信息的经典几何活动轮廓模型，给出基于局部离散度的活动轮廓模型用于强度非均匀图像分割，研究了基于混合模型的多尺度水平集分割算法用于SAR图像水体分割。

第五章主要研究高分辨率SAR图像港口目标检测与鉴别，介绍了港口目标基本知识及其在SAR图像上的特性，主要内容包括港口检测经典算法、利用先验约束的SAR图像港口检测与鉴别方法、复杂场景SAR图像港口检测与鉴别方法。

第六-八章主要研究高分辨率SAR图像船舶目标检测、分类与识别。第六章在介绍恒虚警率（Constant False Alarm Rate，CFAR）检测算法原理及海杂波统计建模的基础上，研究了基于图像增强与快速迭代CFAR的单极化SAR图像船舶目标检测算法，以及Notch滤波全极化SAR图像船舶目标检测算法。第七章分析了船舶目标的几何结构特征与电磁散射特征，研究了基于迭代线性回归的高精度船舶几何参数估计算法，以及最优纵向自相关特征和归一化强散射脊线偏心距特征提取，介绍了基于几何特征与电磁散射特征的SAR图像船舶目标分类方案。第八章研究了基于数据与模型驱动仿真的SAR图像船舶目标识别框架，介绍了基于图形电磁计算的船舶目标SAR图像仿真、基于点特征匹配的SAR图像船舶目标识别。

书稿的写作得到了国防科技大学匡纲要教授、计科峰教授的有益指导和帮助，中国海洋大学王运华教授提供了数据支持。课题组黄洁、赖涛、白冰、曾阳帆、甄勇、毛天祺等提供了部分算法实例和素材，在撰写过程中也得到他们的大力支持。另外，在写作过程中，还参阅了相关技术领域国内外专家学者的大量论著，在此一并表示衷心感谢。

本书介绍的研究成果，为SAR图像海洋目标识别研究提供了一些新思路、新方法。然而，作者深知，SAR图像海洋目标识别是一个发展迅速的领域，新理论和新技术层出不穷，本书不可能对这些发展和成果做出统揽无余的介绍和讨论，本书所反映的研究工作只是沧海一粟。同时，鉴于作者学识有限，书中难免存在错误和疏漏，殷切希望广大读者批评指正。