本文基于舰船目标实测数据SAR成像结果，提出一种新的二维SAR图像舰船目标检测算法，具体创新性可说明如下：

1）首先使用Otsu算法大致确定舰船目标的大小，进而自适应地确定CFAR滑动窗的尺寸，使算法更有普适性。

2）介绍了CFAR算法的改进形式，在提高运算速度的同时大大提升了检测效率。

3）所用的综合算法包含了形态学分割算法，解决了传统Otsu、CFAR算法不能处理多目标融合、角反射过强等问题，降低了漏警概率。

研究目的：

传统CFAR舰船检测算法效率低、无法根据图像分辨率和舰船目标大小来确定滑动窗大小，而且无法解决多目标融合等问题，基于此，本文设计一种综合算法可解决基于SAR图像的舰船目标检测问题。

研究方法：

1）对图像进行Otsu二值分割处理，量取分割后的每个区域的尺寸；

2）采用改进的CFAR算法，将积分运算简化为求和迭代运算，将阈值初始化为二倍窗内灰度值均值，窗大小根据Otsu算法分割后的每个区域的长宽来确定；

3）对经过CFAR算法后的图像进行形态学开运算处理。开运算算子采用一条线段，长度同样根据Otsu算法分割后的每个区域的长宽来确定。

结果：

1）说明了SAR图像进行Otsu处理后的图像特点，以及Otsu算法可以迅速获得舰船目标大小的优点。

2）给出了改进的CFAR算法的计算流程，此算法能够根据上一步估计的舰船目标大小来调整滑动窗大小，计算高效迅速，而且比较精确。

3）采用形态学开运算算法，并能根据Otsu算法分割后的每个区域大小来确定开运算算子，开运算处理后融合的多目标彼此分离，强角反射得到了去除，降低了漏警概率和虚警概率。

结论：

对于一幅含有舰船目标的SAR图像，可以通过Otsu、CFAR、开运算处理来进行舰船目标检测，降低漏警概率和虚警概率，提高算法的普适性和精确性。此外，通过对CFAR算法改进可大大提升运算效率。本文的研究结果对SAR舰船目标检测算法的实际应用奠定了良好的理论和实验基础。

关键词：舰船检测，Otsu算法，恒虚警检测，开运算