一种形态学引导的解耦式SAR舰船有向检测框架

来源：电子与信息学报杂志2025年第12期北京时间：

作者：汪泽宇, 王青松

单位：中山大学电子与通信工程学院 深圳 518107

摘要：合成孔径雷达(SAR)以其全天时、全天候的观测能力，在遥感检测中得到了广泛应用。然而，受限于标注精度，目前主流的SAR目标检测方法多依赖水平框标注，难以实现精确的目标角度和尺度估计。同时，尽管弱监督学习在光学图像中的角度预测取得了进展，但其忽视了SAR特有的成像几何，难以有效泛化。为解决上述挑战，该文提出一种融合SAR成像机理的有向舰船检测新框架，核心思想在于将检测任务解耦为定位与方向估计两个独立的子模块。其中，定位模块可以直接利用任意现有的、在水平框标注上训练的检测器；而方向估计模块则在一个专门构建的形态学合成二值数据集上进行全监督训练。该框架的优势在于无需修改原有检测器结构和重新训练的前提下，即插即用地赋予模型高精度的有向框预测能力。实验验证了所提方法在多个数据集上相较于现有仅依赖水平框监督的方法表现出更优的性能，部分场景中甚至超越全监督方法，体现出强大的有效性与工程应用价值。

关键词：有向目标检测, 形态学仿真, 仿真驱动学习, 解耦检测

基金资助：国家自然科学基金(62273365)，“小米青年学者”项目