1 国防科技大学 空天科学学院，湖南 长沙 410073
2 中国航空工业集团公司沈阳飞机设计研究所，辽宁 沈阳 110035
3 中国科学院 长春光学精密机械与物理研究所，航空光学成像与测量重点实验室，吉林 长春 130033
4 中国科学院大学，北京 10049
5 图像测量与视觉导航湖南省重点实验室，湖南 长沙 410073
光学遥感图像海面舰船目标检测易受云雾，海岛，海杂波等复杂背景的干扰。本文提出了一种适用于复杂背景的舰船目标检测方法。首先为了克服目标尺度多变问题，利用视觉显著性生成多 尺度显著图，然后使用基尼指数自适应选择最优显著图。考虑到全局阈值分割算法带来的漏检测问题，提出一种新的方案来分离目标和背景像素点。利用图像膨胀原理获取显著图的局部极大值点， 然后使用k-means算法判断极大值点属于目标像素点还是背景像素点。接着对目标点邻近区域进行精细分割。最后引入基于径向梯度变换的旋转不变特征来进一步剔除虚警。实验结果表明，该算法 能够成功检测出不同尺寸和方向的舰船目标，有效克服复杂背景的干扰。算法检测正确率93%，虚警率4%，优于其他舰船检测方法。
图像处理 目标检测 视觉显著性 局部极值 径向梯度变换 image processing target detection visual saliency local maximum radial gradient transform
