《表1 运行时间：SAR图像舰船目标检测的Gamma流形方法》

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《SAR图像舰船目标检测的Gamma流形方法》

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为进一步说明本文算法的检测性能，考虑基于Weibull分布的双参数CFAR检测方法。CFAR检测算法中的各项参数选取:滑动窗口大小25×25，虚警率Pfa=10-6。检测结果如图5所示。基于Weibull分布的双参数CFAR检测方法，其核心思想是基于参考单元来估计尺度参数和形状参数。该算法检测精度在很大程度上取决于对背景杂波模型参数估计的准确性，而在实际的目标检测应用中，由于成像条件等诸多因素的影响，SAR图像中像素亮度值存在着较强的非平稳性，使得杂波统计模型及其参数难以准确估计，使得以双参数CFAR算子为代表的自适应阈值检测方法，对复杂背景下目标的检测效果不太理想[11]。本文方法运用Gamma流形理论方法实现SAR图像的显著性表示，实现对非均匀相干斑的有效抑制，增强了目标检测的稳健性。与双参数CFAR方法相比，本文方法具有较高的算法复杂度（如表1所示），但具有更好的检测效果如图4和图5所示。