舰船目标识别

matlab完整可运行，含实验报告，含评价参数，含测试图片

function sar_cfar_6（hobjecteventdatahandlesf）
%SAR图像CFAR目标检测算法，算法采用的是基于瑞利分布的双参数CFAR算法
%   sar_cfar_4（hobjecteventdatahandlesf），hobjecteventdatahandles分别是
%   图形界面程序传递下来的对象，事件，句柄；在这里，对象和事件均未使用，只使用了
%   句柄，f为输入的SAR图像，此时，SAR图像已经由三维变成了一维
f=imread（‘SAR-ship-4m.bmp‘）;
figure;
imshow（f）;   %显示原图

pf = 0.001;                          %人为设定的恒虚警率
% densGate = 0.01;              %密度滤波阈值
% rad = 1;                        %形态学滤波结构元素半径值

%--图像前期处理
f = double（f）;
f_size = size（f）;

%--交互的确定目标尺寸
%rect = getrect（handles.axes1）;  
width = 40;
height = 45;
% tic

%--进度条程序
% hWaitbar = waitbar（0‘请等待‘）;
% h1=findobj（hWaitbar‘type‘‘patch‘）;
% set（h1‘FaceColor‘‘r‘‘EdgeColor‘‘y‘）;
% numWait = f_size（1）*f_size（2）;
% numWaitCount = 0;

%--------------------------------------------------------------------------
%        一、确定CFAR检测器参数，包括窗口尺寸，保护区宽度，杂波区宽度
%--------------------------------------------------------------------------

%--确定CFAR检测器的参数
%--1.取长宽中的最大值
global tMaxLength;
tMaxLength = max（widthheight）;

%--2.确定保护区的边长
global proLength;
proLength = tMaxLength*2 + 1;                           %为方便计算，取为奇数

%--3.确定杂波区环形宽度
global cLength;
cLength = 1;                                            %厚度一般为1个像素点

%--4.计算用于杂波区域的像素数
numPix = 2*cLength*（2*cLength+proLength+proLength）; 

%--5.CFAR检测器边长的一半
global cfarHalfLength;
cfarHalfLength = tMaxLength+cLength;

%--6.CFAR检测器边长
global cfarLength;
cfarLength = proLength + 2*cLength;
str = sprintf（‘CFAR检测器保护区边长：%f，杂波区环形宽度：%f，用于杂波的像素数：%f‘...
              proLengthcLengthnumPix）;               %显示
% disp（str）;                                              %显示

%--------------------------------------------------------------------------
%         二、对原图像边界扩充，以消除边界的影响
%--------------------------------------------------------------------------
padLength = cfarHalfLength;           %确定图像填充的边界大小为CFAR滑窗的一半
global g;
g = padarray（f[padLength padLength]‘symmetric‘）;      %g为填充后的图像
% global g_dis;                                           %画图
% g_dis = g;                                              %画图

%--------------------------------------------------------------------------
%         三、确定CFAR阈值
%--------------------------------------------------------------------------

th = （2*sqrt（-log（pf））-sqrt（pi））/（sqrt（4-pi））;  %该阈值由认为确定的虚警概率求
%X = norminv（Pmusigma）                                                %得

%--------------------------------------------------------------------------
%        四、利用CFAR检测器，求解局部阈值，执行单个像素点的判断
%--------------------------------------------------------------------------

%--1.定义结果处理矩阵
global resultArray
resultArray = zeros（size（g））;

%--2.CFAR检测

%这里将CFAR检测器划分为四个检测区，如下图所示
%
%          |—————————————|
%          |——————-1——————|
%          |   |                |   |
%          |   |                |   |
%          | 3 |                | 4 |
%          |   |                |   |
%          |   |            

 属性            大小     日期    时间   名称
----------- ---------  ---------- -----  ----
     文件       24509  2017-01-01 21:04  遥感\c.JPG
     文件        8924  2017-01-02 13:20  遥感\cfar.m
     文件        8594  2017-01-02 21:29  遥感\cfar2.m
     文件     4474680  2015-12-01 20:04  遥感\SAR-ship-1.5m.bmp
     文件      764568  2014-11-19 11:21  遥感\SAR-ship-4m.bmp
     文件     1820160  2017-01-03 00:05  遥感\实验四 SAR图像舰船目标检测.doc
     目录           0  2017-12-09 22:13  遥感\