基于多特征加权融合与PCA-SVM模型的遥感图像舰船检测方法MF-ShipNet

为解决遥感图像中舰船目标检测精度不足的问题，来自国内的研究人员开发了MF-ShipNet模型。该研究创新性地融合多特征加权策略与主成分分析-支持向量机(PCA-SVM)算法，显著提升了复杂海况下的舰船识别率，为海洋监测与国防安全提供了高效技术方案。

　　

这项研究提出了一种名为MF-ShipNet的创新性框架，专门用于提升遥感影像中舰船目标的检测性能。通过整合多特征加权融合技术，该模型能够有效捕捉舰船的纹理、形状和光谱特征，同时结合主成分分析(PCA)进行特征降维，显著降低了数据维度带来的计算负担。

支持向量机(SVM)分类器的引入进一步优化了检测精度，特别是在处理复杂海洋背景干扰时表现出色。实验结果表明，该模型在保持较高召回率的同时，对云层、波浪等噪声具有鲁棒性。研究团队特别设计了特征权重自适应模块，可动态调整不同特征对最终决策的贡献度，这一设计使得算法在各类港口、近海等应用场景中均保持稳定性能。

技术层面，MF-ShipNet实现了三个关键突破：首先，通过改进的Gabor滤波器组增强舰船轮廓特征；其次，采用核主成分分析(KPCA)处理非线性特征；最后，构建了多尺度检测框架以适应不同分辨率影像。这些创新为军事侦察、海上交通监管等应用提供了新的技术路径，其模块化设计也便于集成到现有遥感处理系统中。