SAR图像舰船目标检测及特征提取方法研究的开题报告

SAR图像舰船目标检测及特征提取方法研究的开题
报告
导师您好，我是您的学生，计划在 SAR 图像舰船目标检测及特征提取方法研究方面进行毕业论文的研究。

以下是我的开题报告：
一、研究背景
合成孔径雷达（SAR）技术已经成为卫星、航空和地面雷达图像处理中的重要手段。

相较于光学影像，SAR 图像具有较强的穿透能力，可以在复杂的天气和光照条件下实现对地面物体的观测和探测，因此在海洋监测，航空导航，城市规划等领域得到了广泛的应用。

在 SAR 图像中，船舶被认为是一种重要的目标，通常对其进行检测和识别来判断海域的安全性和交通情况。

然而，由于海洋环境的变化和舰船的不同结构等因素对 SAR 图像造成的影响，船舶目标检测面临许多挑战。

因此，对于 SAR 图像中船舶目标的有效检测和特征提取是极为关键的。

二、研究目标
本研究旨在探究 SAR 图像舰船目标的检测和特征提取方法，主要包括以下方面：
1. 分析 SAR 图像舰船目标识别的困难和挑战，探究各种干扰因素和方法应对策略；
2. 研究舰船目标的特征提取方法，分析目标在 SAR 图像中的几何和纹理特征；
3. 比较和分析现有的 SAR 图像舰船检测方法，提出基于特征提取的检测方法，进一步提高检测的准确性和效率；
4. 针对海上目标跟踪，采用卡尔曼滤波等方法构建航迹模型，实现
多船的目标跟踪和分析。

三、研究方法
本研究主要采用以下方法：
1. 对现有的 SAR 图像舰船检测方法进行综述和对比，分析各种检测方法的优缺点，并对其进行改进；
2. 设计并开发 SIFT、HOG、CNN 等图像处理方法，用于实现 SAR
图像舰船目标的特征提取和识别；
3. 提出基于 SAR 图像特征的舰船目标检测方法，探究利用目标形状、大小、纹理等特征进行目标检测和定位；
4. 针对海洋环境下的舰船目标跟踪，采用卡尔曼滤波等方法进行实
验和验证。

四、预期成果
本研究预期达到以下成果：
1. 提出一种基于 SAR 图像特征的舰船目标检测方法，具有较高的判别率和较低的误检率；
2. 提出一种适用于 SAR 图像的舰船目标特征提取方法，能够提取目标的复杂纹理特征和几何信息；
3. 验证基于卡尔曼滤波的海上目标跟踪模型，可以有效跟踪多目标
和预测目标轨迹。

以上是我的开题报告，如有不足之处，还请导师指正。

谢谢！。