基于Hough变换的SAR图像舰船尾迹检测方法

资 源 简 介

基于Hough变换的SAR图像舰船尾迹检测方法

详 情 说 明

SAR图像舰船尾迹检测是海洋遥感领域的重要研究方向。传统的Hough变换方法在检测直线尾迹时存在计算量大和精度不足的问题。本文提出了一种改进方案，通过引入K均值聚类算法对Hough变换结果进行优化处理。

该方法首先对SAR图像进行预处理，包括噪声抑制和边缘增强，然后采用Hough变换检测潜在的尾迹线段。关键的创新点在于后续处理阶段：将所有检测到的特征点输入K均值聚类算法，通过自动确定最优的聚类数量，将离散的特征点归类。每一类的类心坐标作为代表性特征点，能够更准确地表征尾迹的实际走向。

实验结果表明，这种结合Hough变换与K均值聚类的方法相比传统技术具有明显优势：首先降低了误检率，其次提高了尾迹方向估计的准确性，最后通过聚类过程实现了尾迹特征的自动筛选，减少了人工干预的需求。该方法特别适用于复杂海况下多艘船舶同时存在时的尾迹检测场景。