一种基于深度学习的宽幅SAR图像海上目标检测方法

本申请属于图像处理技术领域，特别涉及一种基于深度学习的宽幅SAR图像海上目标检测方法。方法包括：步骤一、基于分割门限对宽幅SAR图像进行海洋区域和陆地区域分割得到二值化图像，对二值化图像进行形态学处理得到海陆分割结果；步骤二、获取宽幅SAR图像的图像切片以及对应的标签文件，对CenterNet目标检测模型进行训练，得到CenterNet目标检测优化模型；步骤三、获取测试图像的图像切片，通过CenterNet目标检测优化模型对测试图像的图像切片进行检测，得到目标检测结果，将测试图像的所有图像切片的目标检测结果按照顺序拼接成宽幅SAR图像；步骤四、根据海陆分割结果将拼接的宽幅SAR图像中陆地区域的虚警目标剔除，得到最终的目标检测结果。