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