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龙图腾网获悉西安电子科技大学申请的专利一种结合形状置信度的宽幅SAR图像低虚警目标检测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116258962B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-03发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310086548.1，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权一种结合形状置信度的宽幅SAR图像低虚警目标检测方法是由陈渤;王鑫谕;张婷;王英华;王鹏辉;刘宏伟;张昊设计研发完成，并于2023-02-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种结合形状置信度的宽幅SAR图像低虚警目标检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种结合形状置信度的宽幅SAR图像低虚警目标检测方法，包括：获取SAR图像；对SAR图像依次进行恒虚警检测和形态学处理，得到检测图像；将检测图像输入训练好的鉴别网络中，得到第一鉴别图像；对SAR图像进行海洋与陆地的分割处理，并基于海洋与陆地分割的结果对第一鉴别图像再次进行鉴别，以去除陆地部分，得到第二鉴别图像；基于形状置信度对第二鉴别图像进行最终的鉴别，以完成SAR图像的目标检测。本发明可以有效区别舰船目标和虚假目标，实现舰船目标低虚警检测，提高了鉴别的准确率。

本发明授权一种结合形状置信度的宽幅SAR图像低虚警目标检测方法在权利要求书中公布了：1.一种结合形状置信度的宽幅SAR图像低虚警目标检测方法，其特征在于，所述目标检测方法包括： 步骤1、获取SAR图像； 步骤2、对所述SAR图像依次进行恒虚警检测和形态学处理，得到检测图像； 步骤3、将所述检测图像输入训练好的鉴别网络中，得到第一鉴别图像，所述鉴别网络用于鉴别由于杂波而产生的虚警； 步骤4、对所述SAR图像进行海洋与陆地的分割处理，并基于海洋与陆地分割的结果对所述第一鉴别图像再次进行鉴别，以去除陆地部分，得到第二鉴别图像； 步骤5、基于形状置信度对所述第二鉴别图像进行最终的鉴别，以完成SAR图像的目标检测； 所述步骤4包括： 步骤4.1、利用经纬度判断所述SAR图像是否包含需要进行海洋与陆地的分割处理，若需要，则对所述SAR图像进行中值滤波处理，得到滤波后的SAR图像，对所述滤波后的SAR图像执行步骤4.2； 步骤4.2、将所述滤波后的SAR图像的灰度直方图的像素点的像素值与随机初始化的两个数值进行比较，将所述灰度直方图中每个像素点的像素值与距离更近的数值聚为一类，得到第一聚类结果和第二聚类结果； 步骤4.3、计算所述第一聚类结果的像素均值和所述第二聚类结果的像素均值，将所述滤波后的SAR图像的灰度直方图的像素点的像素值与所述第一聚类结果的像素均值和所述第二聚类结果的像素均值进行比较，将所述灰度直方图中每个像素点的像素值与距离更近的像素均值聚为一类，得到第三聚类结果和第四聚类结果； 步骤4.4、将所述第三聚类结果的像素均值和所述第四聚类结果的像素均值与上一次迭代的两个聚类结果的像素均值进行比较，若像素均值相同，则停止迭代，得到海陆分割二值图像，若像素均值不相同，则继续将所述滤波后的SAR图像的灰度直方图的像素点的像素值与所述第三聚类结果的像素均值和所述第四聚类结果的像素均值进行比较，直至前后两次迭代的像素均值相同，得到海陆分割二值图像； 步骤4.5、将所述第一鉴别图像映射到所述海陆分割二值图像中，得到映射图像； 步骤4.6、分别计算检测框在所述映射图像上对应区域中海洋占据的比例和陆地占据的比例； 步骤4.7、判断所述海洋占据的比例和所述陆地占据的比例与第一阈值的关系，若所述陆地占据的比例大于所述第一阈值，则为陆地部分的虚警，则将该陆地部分所在的检测框对应的区域从所述映射图像去除，若所述海洋占据的比例大于所述第一阈值，则保留该检测框对应的所述映射图像的区域，以得到所述第二鉴别图像。

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