一种大场景SAR图像中舰船检测虚警抑制方法北大核心CSCD

针对进行实际大场景合成孔径雷达(SAR)图像舰船检测时容易出现众多陆地上的虚警问题,文中提出一种基于纯背景混合训练的方法来抑制大场景SAR舰船检测的虚警。该方法的核心是将不含有舰船的图像样本(纯背景样本)也输入到网络中进行训练,使网络能够学习纯背景样本特征,最终实现陆地上一些与舰船相似度高的强散射亮点的虚警抑制。由于现有公开的数据集缺少纯背景图像样本,为了便于验证该方法的有效性,文中还组建了由10幅Sentinel-1大场景SAR图像组成的纯背景混合训练SAR舰船检测数据集。在该数据集上,两种单阶段检测器(RetinaNet和SSD)和两种双阶段检测器(Faster R-CNN和Cascade R-CNN)的实验对比结果表明纯背景混合训练可以有效抑制大场景SAR图像中舰船检测的虚警。