针对以离散余弦变换为核心的人类视觉模型舰船检测算法受数据类型限制的问题（即 对复数类型的数据检测效果不好），该文提出了一种改进的人类视觉模型 SAR 图像舰船检测算法。该算法是以快速傅里叶变换代替离散余弦变换，将 SAR 图像从空间域变换到频率域。快速傅里叶变换对数据类型要求较低，只要求数据是离散的，并且运行效率更高。
针对虚警目标较多的复杂场景中，传统舰船检测算法检测结果精度偏低的问题，提出了一种基于多特征加权的SAR影像舰船检测优化方法。首先，采用标记分水岭算法对SAR幅度影像进行去陆操作；其次，利用基于对数正态分布的恒虚警率算法，得到去陆 SAR 影像的候选目标；再次，提取候选目标的长宽比、舰船面积和对比度3个特征；最后，提出变异系数法对3个特征进行权重分配，并结合候选目标的归一化特征矢量计算其特征置信度，再确定最佳置信度，去除候选目标中的虚警目标，优化舰船检测结果。为了验证所提方法，选取不同复杂场景的高
