PSF-LQE：面向近海港口SAR图像有向船舶检测的散射启发强度域网络方法

《Scientific Reports》：Oriented SAR ship detection with scattering-inspired cross-scale fusion and localization quality estimation

　　

摘要

在复杂的近海和港口SAR图像中进行有向船舶检测，面临着非均匀海杂波和陆地强散射体、弱船舶结构在降采样过程中被衰减、以及分类置信度与有向框定位质量之间不匹配等挑战。我们提出了PSF-LQE，一种受散射启发的强度域网络，包含四个功能互补的模块。SCS通过与局部平滑背景对比提取绝对散射残差，并通过置信度门控重建特征，在虚假响应传播到更深层之前抑制海杂波。PTE联合编码局部残差、通道级强度对比和方向性响应，在层次化编码过程中保留小型弱船的散射中心、轮廓以及航向依赖结构。基于MPCA和MPCA-Down构建的双向颈部模块，在上采样和下采样融合前，从拼接的相邻尺度描述符生成通道门控，校准通道可靠性，使深层杂波语义与浅层噪声不会相互污染。LQE从四边离散边界分布中推导定位质量偏差，并将其作为对分类分数的加性重排序线索，使边界分布更集中的候选框倾向于排在更前面，而不声称分数本身经过校准。该网络不需要极化通道、散射矩阵或分解特征，仅具有380万个参数。实验结果表明，PSF-LQE在HRSID上达到了93.8%的\(mAP_{50}\)，相较于评估的基线方法，绝对增益为19.6个百分点。在SRSDD上，其达到了73.6%，增益为14.9个百分点。累积消融实验和定性响应可视化结果与各模块的预期功能一致。