簡介
海戰場作為現代戰爭的主要作戰區域之一，在戰鬥中其態勢瞬息萬變。海上艦船目標作為海上監測和戰時打擊的重點目標，能否快速準確地識別海戰場艦船目標的戰術意圖，為指揮員決策提供支持，極大地關係到戰鬥成敗。判斷艦船的戰鬥意圖是以其能夠被精確檢測與識別為基礎的，只有準確地檢測並識別了海戰場所關注的重點艦船目標，才能對其戰術意圖做出準確的分析與預測，從而輔助指揮員做出正確的決策。現代海上戰爭中，艦船目標作為海戰場上重點的海上目標，不同類型的艦船目標在進行打擊時實施打擊的方式是不同的。為了精確地完成打擊任務，目標的識別是關鍵問題。
現代的海戰場是在一個高度信息化的戰場，為獲取戰場信息，大量的感測器套用其中。傳統的感測器網路是由飛機和艦艇的雷達/光電探測、潛艇的聲納和地面/海上的偵察監視等裝置組成，而這些類型的感測器這些都是非成像感測器，通過這些類型的感測器信息檢測識別得到的結果往往只表示出目標的距離、方位、類型（如水面、水下、空中），難以對目標的種類（如航母、護衛艦、驅逐艦、巡洋艦、民船）進行直觀識別。隨著衛星遙感技術的進步，具有高空間解析度的衛星可以為海域及艦船目標的偵查、監視提供優質的數據源，使得艦船目標檢測與識別可以獲得更加豐富與準確的信息。
近年來，利用SAR圖像進行海洋目標檢測與監視的研究在海洋遙感領域得到高度重視，成為SAR數據最重要的海洋套用之一。目前國際上已經發展了眾多的星載SAR、機載SAR，獲得了越來越多的SAR圖像數據。當海量的SAR圖像用於海洋目標檢測時，為及時有效地發現和提取目標信息，需要開展自動檢測算法及檢測系統方面的研究。利用SAR的遙感觀測範圍廣、觀測周期短、數據時效強、空間解析度高、全天候和全天時等優點，針對SAR圖像進行艦船的檢測、監視，分析艦船的位置、面積、航向及航速等重要參數，是在不同氣象條件下監測海洋目標的自動化手段。
我國領海廣闊，海洋資源豐富，開展SAR圖像艦船目標檢測的研究具有重要意義，在監視海運交通、維護海洋權益、提高海防預警能力等方面有著廣闊的套用前景，可用於對特定海域、海灣和港口的水運交通、遇難船隻救助、非法捕魚、非法走私、艦船非法傾倒油污等方面的監測和管理。
船艦目標檢測系統
國際上目前開發的幾種艦船目標檢測系統都可以近實時工作，系統大部分是歐洲開發的，可見歐洲近年來在艦船同標檢測研究方面的飛速發展，同時也說明SAR圖像艦船日標檢測已經逐步走向成熟。
加拿大OMW系統
在加拿大遙感中心（CCRS）、漁業與海洋部（DFO）、加拿大海岸警衛隊（CCG）、國防部（DFD）和加拿大審問局（CSA）的經費和技術支持下，在海洋學者、計算機科學家和圖像分析員共同努力下，加拿大Satlantic公司成功地開發了針對RADARSAT衛星的海洋監視工作站OMW（Ocean Monitoring Workstation），包括艦船檢測模組、油膜檢測模組、海洋波譜模組、海洋風模組、海況分析模組等。OMW使用K一分布檢測算法，目前已經成為商用軟體。
有關OMW的信息可以在Satlantic公司（http://www.satlantic.com）或加拿大國家遙感中心（http://www.ccrs.nrcan.gc.ca）的網站進行查詢。Vachon等人指出目前的研究重點放在降低OMW虛警率以及修改算法以適應全極化數據的套用上。
英國國防研究實驗室MaST系統
MaST（Automated Maritime Surveillance Tool）是由英國國防研究機構DERA下屬的國防研究實驗室QinetiQ開發的SAR圖像海洋特徵檢測軟體系統。MaST針對ERS一1、ERS一2、RADARSAT一1等SAR圖像進行艦船檢測、油膜檢測和海浪向量分析等操作，並可近實時地給出分析結果。
歐洲聯合研究中心SUMO系統
歐洲聯合研究中心JRC（Joint Research Centre）開發了SUMO系統。在該系統中，對於監視海域中的註冊漁船，臨控中心通過接收漁船定時傳送的位置信息進行監控。而對於非註冊漁船，監控中心則利用SUMO算法檢測SAR圖像中的艦船目標實現監控。SUMO系統主要針對RADARSAT一1和ENVISAT—ASAR遙感數據。
挪威防禦研究機構NDRE系統
1996年Eldhuset描述了挪威防禦研究機構NDRE（Norwegian Defence Research Estab—lishment）開發的艦船目標檢測系統（Eldhuset 1996），系統採用數字地形模型禁止SAR岡像中陸地區域，先進行艦船目標檢測，然後再在艦船目標附近進行尾跡檢測。
挪威KSAT系統
前身足挪威空問局的KSAT（Kongsberg Satellite Services）公司，針對其自身具有地面站的優勢，開發的海洋處理系統可以對檢測目標及其尾跡進行檢測。
法國CLS系統
法國CLS（Collect Loealisation Satellite）公司開發軟體對RADARSAT和ENVISAT圖像進行自動處理和分析，將檢測的目標與記錄的船舶位置進行比較，用以鎖定非法打魚的艦船目標。CLS系統每天可以自動生成4次船舶報告，每次報告都在衛星過境後的2個小時之內完成。
法國SARTool系統
法國Boost—Technologies公司開發了SARTool系統，用於SAR海洋與海岸套用。其中艦船檢測功能針對ENVISAT ASAR或ERS圖像，該系統可以同時檢測艦船目標及其尾跡。
中國ShipSurveiIlance系統
中國科學院電子學研究所微波成像技術國家重點實驗室在實驗室基金資助下，於2003年成功地開發了SAR圖像艦船目標及其尾跡檢測系統shipsurveillance。該系統具有海岸線檢測功能，針對不同解析度圖像使用不同目標檢測算法，並且具有艦船尾跡端點坐標反演功能。
檢測方法
基於港口的先驗信息
優點：可以利用圖像區域的先驗信息；
缺點：不適用於圖像區域信息缺失或發生較大變化的情況。
基於灰度統計
優點：計算簡單，適用於紋理均勻的圖像；
缺點：圖像區域情況複雜時效果較差。
基於邊緣信息
優點：圖像中目標與背景區域差異較大時，算法效果比較好；
缺點：圖像區域情況複雜時效果較差。
基於分形模型和模糊理論
優點：利用目標與背景之間分形特徵的差異；
缺點：圖像區域情況複雜時效果較差。
基於視覺感知機理
優點：模擬人類視覺感知機制；
缺點：視覺顯著性特徵的選擇及視覺顯著性圖像的自適應分析與提取較難。
