合成孔径雷达图像舰船检测算法及系统研究的任务书任务书一、任务背景随着海上贸易业务的发展，船舶的数量逐年增加，海上交通也愈加频繁。因此，对海上船舶的监测和管理也变得更为重要。合成孔径雷达（SAR）技术因其在夜间和恶劣天气条件下依旧能够提供高质量的图像而备受航海领域的青睐。然而，如何在SAR图像中准确地检测出船舶成为了科学家们所关注的问题。二、任务目的本项目旨在通过建立合成孔径雷达图像船舶检测算法及系统，实现对船舶的准确、自动化检测。三、任务内容1.对SAR图像进行处理，提取出船舶目标。2.研究船舶目标的特征，如大小、方向、形态等，建立相应的特征提取算法。3.针对SAR图像中常见的反射复杂、目标模糊等问题，比较并确定合适的处理方法。4.建立船舶目标的分类模型，用于对目标进行分类。5.构建基于SAR图像的船舶检测系统，并进行实验验证。四、实验要求1.使用合成孔径雷达（SAR）图像数据进行实验。2.实现目标检测、分类、识别等功能，并对检测结果进行评估。3.对所设计的算法和系统进行实验验证，并进行总结和分析。五、进度安排1.第一阶段（1-3周）：学习SAR图像处理技术和相关算法。2.第二阶段（4-6周）：确定船舶目标的特征和定位方法，并建立分类模型。3.第三阶段（7-9周）：实现算法和系统，并对结果进行评估。4.第四阶段（10-12周）：总结分析实验结果，撰写相关文献。六、要求和评分标准1.要求：完成所有任务并取得较好的实验结果。2.评分标准：根据任务完成情况、实验结果和撰写的文献进行评分，得分高者优先录取。