的去除云層噪聲前的圖像示例圖；
[0039] 圖8(b)為【具體實施方式】一提出的去除云層噪聲后的圖像示例圖；
[0040] 圖9 (a)為【具體實施方式】一提出的艦船目標圖像塊1示例圖；
[0041] 圖9(b)為【具體實施方式】一提出的艦船目標圖像塊1二值化后的種子區域示意 圖；
[0042] 圖9(c)為【具體實施方式】一提出的艦船目標圖像塊2示例圖；
[0043] 圖9(d)為【具體實施方式】一提出的艦船目標圖像塊2二值化后的種子區域示意圖
[0044] 圖10(a)為【具體實施方式】八提出的艦船目標圖像塊1的最終檢出區域示意圖；
[0045] 圖10(b)為【具體實施方式】八提出的艦船目標圖像塊2的最終檢出區域示意圖。
【具體實施方式】
【具體實施方式】 [0046] 一：本實施方式的一種基于海岸線數據及頻譜分析的艦船目標檢測 方法，具體是按照以下步驟制備的：
[0047] 步驟一、基于海岸線數據的陸地噪聲去除；獲得同一地點的海岸線矢量數據和高 分辨率衛星遙感圖像，根據海岸線矢量數據比例尺和高分辨率衛星遙感圖像的分辨率完 成兩類數據坐標系的統一（即完成確定海岸線矢量數據和高分辨率衛星遙感圖像坐標原 點），在手動修正微小細節后，利用陸地掩膜去除高分辨率衛星遙感圖像中陸地地物噪聲； 形成圖像沒有陸地地物干擾的、背景全為海洋的圖像數據即掩膜后的圖像；
[0048] 步驟二、基于頻譜特征的云層噪聲去除；對掩膜后的圖像進行分塊處理，形成圖像 塊，對圖像塊進行二維快速傅里葉變換得到傅里葉變換后的圖像塊，傅里葉變換后的圖像 塊的幅度值的頻譜特征是幅度圖沿頻域一條或兩條坐標軸存在明顯的突起，如圖4(b)所 示；判斷傅里葉變換后的圖像塊是否含有云層噪聲；若傅里葉變換后的圖像塊含有云層噪 聲，則根據模板設計加入漢明窗的濾波器對傅里葉變換后的圖像塊進行濾波，得到去除云 層噪聲后的圖像；經過濾波器濾波的圖像見圖8(b)完成云層噪聲的去除；其中，二維傅里 葉變換得到的是頻域上的數據，其可視化之后的圖像見說明書附圖4(b)，此時傅里葉變換 后的圖像塊帶有云層噪聲；
[0049] 步驟三、基于閾值分割和區域生長的艦船目標檢測；完成云層噪聲的去除后，對 去除云層噪聲后的圖像進行灰度閾值分割的二值化得到二值化圖像，在二值化圖像中檢測 到種子點或種子區域與海面背景灰度差異較大的艦船區域部分即種子點或種子區域見圖 9(a)、（b)、（c)和（d)，根據檢測到種子點或種子區域進行區域生長獲得艦船船體區域；
[0050] 其中，檢測到種子點或種子區域進行區域生長獲得艦船船體區域的具體過程為：
[0051] (1)獲得種子區域之后，采用相對二值化閾值低于20%的生長閾值進行八鄰域的 區域生長；
[0052] (2)以種子區域中的點為中心，判斷八連通域（八鄰域）中的點的值是否大于選定 生長閾值；若八連通域（八鄰域）中的點的值大于選定生長閾值，將八連通域（八鄰域）中 的點的值設為1 ;如果八連通域（八鄰域）中的點的值小于選定生長閾值，不作任何處理；
[0053] (3)重復步驟⑴和（2)(持續進行八鄰域的區域生長）直到八鄰域的區域相鄰兩 次區域生長的結果一致或重復步驟（1)和（2)進行了 20為止；八鄰域的區域生長獲得完整 的艦船船體區域；
[0054] 步驟四、通過艦船船體區域的面積和長寬比特征進行篩選，獲得最終的高分辨率 衛星圖像中艦船目標檢測結果總體流程見圖1。
[0055] 本實施方式效果：
[0056] 本實施方式提出一種解決不同噪聲存在時的高分辨率遙感圖像中的艦船目標檢 測問題的方法。在獲取海岸線矢量數據和高分辨率遙感圖像的前提下，將兩類數據統一在 同一坐標系下，利用海岸線數據對陸地地物進行掩膜達到去除一部分噪聲的目的。進而在 較為簡單的地物環境中對云層噪聲進行去除，以減小該類噪聲引入的檢測虛警，最后能通 過檢測方法獲得衛星圖像中的艦船目標。
[0057] 本實施方式通過利用海岸線數據對陸地進行掩膜處理，盡管艦船目標與地物易發 生混淆也能有效的去除噪聲。
[0058] 本實施方式旨在解決不同噪聲存在時的高分辨率遙感圖像中的艦船目標檢測問 題。在獲取海岸線矢量數據和高分辨率遙感圖像的前提下，將兩類數據統一在同一坐標系 下，利用海岸線數據對陸地地物進行掩膜達到去除一部分噪聲的目的。進而在較為簡單的 地物環境中對云層噪聲進行去除，以減小該類噪聲引入的檢測虛警，最后能通過檢測方法 獲得艦船目標。
[0059] 基于海岸線數據的陸地噪聲去除；
[0060] 進行陸地噪聲去除的前提是已經獲得同一地點的海岸線矢量數據和高分辨率衛 星遙感圖像，根據矢量數據比例尺和衛星圖像的分辨率完成兩類數據坐標系的統一，在手 動修正微小細節后，完成陸地掩膜以達到陸地地物噪聲去除的目的。
[0061] 基于頻譜特征的云層噪聲去除；
[0062] 對圖像塊進行二維快速傅里葉變換，對于帶有云層噪聲的圖像塊，其幅度值的頻 譜特征是沿一條或兩條坐標軸存在明顯的突起。根據模板設計加入漢明窗的濾波器進行濾 波，完成云層噪聲的去除。
[0063] 基于閾值分割和區域生長的艦船目標檢測；
[0064] 完成噪聲的去除后，對待處理的圖像進行閾值分割，獲取種子點或種子區域。然后 進行八鄰域的區域生長得到艦船船體區域，最后通過艦船的長寬比等特征完成篩選，獲得 最終的艦船目標檢測結果，如圖10(a)和圖10(b)所示。
【具體實施方式】 [0065] 二：本實施方式與一不同的是：步驟一中獲得同一地 點的海岸線矢量數據和高分辨率衛星遙感圖像，完成海岸線矢量數據比例尺和高分辨率衛 星遙感圖像的分辨率兩類數據坐標系的統一，在手動修正微小細節后，利用陸地掩膜去除 高分辨率衛星遙感圖像中陸地地物噪聲；形成背景全為海洋的圖像數據即掩膜后的圖像具 體過程為：
[0066] (1)、數據準備；一幅高分辨率遙感衛星圖像攜帶的元數據記錄了圖像獲取時的基 本信息；對于陸地掩膜方法而言，需要圖像提供拍攝的位置信息，一般以經煒度表示；
[0067] 以矢量數據方式給出海岸線數據（見圖2(a)和圖2(b));
[0068] (2)、利用海岸線數據的公開的美國國家海洋與大氣管理局測算的中分辨率海岸 線數據的比例尺完成數據坐標系的統一；
[0069] 根據經煒度確定海岸線矢量數據和高分辨率遙感圖像數據屬于同一地理位置，并 且要求海岸線矢量數據和高分辨率遙感圖像數據的方向呈與正北方向對齊狀態；
[0070] 海岸線矢量數據的重要屬性是比例尺，在完成矢量與圖像數據疊加時，需要保證 矢量數據具有恰當的比例尺；比例尺與圖像分辨率由以下公式換算：
[0072] 其中PPI為每英寸像素數，一般的計算機顯示器的PPI為72 ;0. 0254是英制單位 (英寸）和公制單位（米）的換算常數；根據上述公式可以保證矢量數據與圖像數據較好 地吻合，能夠獲得較理想的數據疊加效果；疊加后的示意見圖3(a)
[0073] (3)、手動微調；由于矢量和圖像數據的誤差不可避免，完成海岸線矢量數據和高 分辨率遙感圖像數據的疊加后，海岸線矢量數據所標示的海岸線往往難以完全契合圖像中 的海岸，因此需要人工進行微調；
[0074]