本研究由哈尔滨工程大学信息与通信工程学院的徐秀明（xiuming xu）及先进海洋通信与信息技术工业和信息化部重点实验室的蒋涛（tao jiang）共同完成。该论文已被《IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters》接收，预计于2026年发表，文献引用号为DOI 10.1109/LGRS.2026.3718275。研究围绕海杂波与云雨杂波耦合区域的提取问题，提出了一种双阈值多帧梯度加权与深度时空注意力网络相结合的方法。

在学术背景方面，该研究属于海洋雷达图像处理与气象杂波抑制交叉领域。舰载或岸基海事雷达在降雨条件下，云雨气团产生的后向散射回波与海面散射形成的海杂波在时空域中相互耦合，形成强度高、动态变化快且呈非平稳特性的云雨海杂波（cloud-rain-sea clutter）。该类杂波在雷达图像中表现为高雷达散射截面（Radar Cross Section, RCS）区域，空间分布不规则且随时间迅速演化。由于其物理特性与普通海杂波存在显著差异，传统杂波抑制与目标检测算法往往失效，导致弱目标和小目标被完全遮蔽。因此，准确提取云雨海杂波区域，抑制非降雨区域回波干扰，并分析其时空演变特征，对于评估其对目标检测的影响和开发针对性抑制算法具有重要意义。此外，在严重天气条件下，及时提取并滤除云雨杂波可以显著提高船舶交通服务（Vessel Traffic Service, VTS）的调度精度和港口航行安全，避免由虚警引起的航道拥堵。传统运动区域检测方法主要包括帧差法（frame differential）、光流法（optical flow）和区域分割（region segmentation）等，它们在简单场景中表现尚可，但在复杂气象场景中会出现漏检、误检和边缘模糊等问题。近年来，基于SegNet的架构和上下文感知分割（Context-Aware Segmentation, CAS）等机器学习方法在航海雷达图像分析中表现出一定潜力，但这类方法高度依赖标注数据，且单帧处理方法忽略了时间一致性，导致在复杂降水场景下仍存在明显的漏检与误检问题。为克服上述局限，本研究提出了一种从粗到精的两阶段提取框架。

在工作流程方面，该研究首先设计了一种多帧梯度加权与双阈值自适应运动区域检测算法（Multi-frame Gradient-weighted and Dual-threshold Adaptive motion region Detection, MGDAD），用于粗提取云雨海杂波区域。具体步骤为：首先确定时域窗口长度 ( w )，然后计算窗口内的时间梯度，公式为 ( gt(x,y)=\sum{k=1}^{w}\frac{|It(x,y)-I{t-k}(x,y)|}{k} )，其中 ( gt(x,y) ) 表示第 ( t ) 帧位置 ( (x,y) ) 的时间梯度值，( I\bullet(x,y) ) 为对应帧该位置的像素值。在此基础上，计算双阈值，即统计阈值 ( t{\text{dynamic}}=\mu+\alpha\sigma ) 和经验阈值 ( t{\min}=p{80}(g) )，最终阈值取二者最大值 ( t{\text{final}}=\max(t{\text{dynamic}}, t{\min}) )。其中 ( \mu ) 和 ( \sigma ) 分别为时间窗口梯度的均值和标准差，( \alpha ) 为自适应因子，当取1.2时约覆盖88%的正态分布数据，( p{80} ) 为有效梯度的第80百分位数。梯度大于最终阈值的点被保留为候选区域。随后进入面积滤波与形态学处理，利用最小区域阈值 ( a{\min} ) 过滤小连通域，并通过圆盘状结构元素 ( s ) 进行形态学膨胀和腐蚀，得到主检测区域。该过程可有效解决传统单阈值方法在动态云雨海场景中的局限性，降低漏检率。

第二阶段为精细提取，作者提出了时空注意力U型网络（Spatio-Temporal Attention U-Net, STA-U-Net），以解决粗提取结果中的误检和边缘模糊问题。网络输入为256×256×2的多模态层，其中包含原始雷达帧和由MGDAD生成的空间约束掩膜。网络采用经典U-Net框架，并在编码器末端引入通道注意力机制。编码器使用3×3卷积核和“same padding”，通过逐步下采样（256→128→64）平衡特征保留与计算效率。通道注意力模块对编码器输出特征 ( f\in\mathbb{R}^{h\times w\times c} ) 进行全局平均池化，再经过两个全连接层与ReLU和Sigmoid激活函数生成注意力权重，最终通过逐通道相乘实现特征重标定。解码器则通过2×2转置卷积上采样恢复空间分辨率，最后使用Sigmoid激活函数输出分割概率图。该网络采用两阶段训练策略：第一阶段使用MGDAD生成的粗糙掩膜作为空间约束，第二阶段以人工标注的云雨海区域作为监督信息进行训练。网络训练目标是最小化预测掩膜与真实掩膜之间的均方根误差（Root Mean Square Error, RMSE）损失，其公式为 ( \text{loss}=\sqrt{\frac{1}{67\times256\times256}\sum{i=1}^{67}\sum{j=1}^{256}\sum{k=1}^{256}(y{\text{pred}}^{(i,j,k)}-y_{\text{true}}^{(i,j,k)})^2} )。与二元交叉熵、Dice损失和Focal损失相比，RMSE损失能够从几何连续性和平滑性角度约束杂波边缘，抑制离散检测点，从而生成边缘更完整、结构更连续的分割结果。

在实验数据方面，所使用的云雨海气象杂波数据集来源于海军航空大学刘宁波教授团队主持的“海探测X波段雷达数据采集计划”（Sea-Detecting X-band Radar and Data Acquisition Program, SDRDSP）。数据采集于2020年8月19日13:00至15:00的强降雨过程中，地点为烟台第一海水浴场试验点，雷达架设高度约80米，采用SPPR50P-HH固态功率放大器监视/导航雷达，工作在X波段（9.3–9.5 GHz），距离分辨率最高6米，扫描速度可调。试验期间海况为2级，总降水量为7.1毫米。雷达图像在45°方位扇区内4–6海里处出现明显的云雨海杂波。数据预处理包括中频数字正交解调生成零中频I/Q数据，以及使用汉明窗进行匹配滤波脉冲压缩。实验采用48 r/min子集共277帧，按模4索引分组以消除时间泄漏，丢弃包含未对齐帧的组后，剩余三组各69帧分别用于训练、验证和测试，每集约去除首尾帧后保留67帧高质量稳态数据。由于数据提供方未给出真值标签，作者开发了自主标注工具“像素矩阵编辑器”（Pixel Matrix Editor）进行人工标注。

在参数敏感性分析中，作者研究了 ( \alpha )（0.8–1.5）、( a{\min} )（10–110）、结构元素 ( s )（1–7）、时间窗口 ( w )（1–9）和百分位数 ( p )（50–90）对检测性能的影响。结果表明，过小的 ( \alpha )、( a{\min} ) 和 ( s ) 会降低检测门槛，促使非云雨海区域的海杂波被误分类；过大的值则会过滤真实弱区域，增加漏检。过短的 ( w ) 无法建模运动连续性，过长则引入过时信息导致误检。最终选择总漏检和误检次数最小的参数组合：( w=5, a_{\min}=80, \alpha=1.2, p=80, s=3 )。MGDAD与传统帧差法和光流法的对比显示，传统方法在复杂场景下无法有效提取云雨海区域，而MGDAD实现了更完整的运动区域提取。不过MGDAD仍存在少量误检，误检帧数为10次，整体误检率为16%，且第二个云雨海簇团的检测边缘在部分帧中存在明显不规则性。STA-U-Net在相同帧上的结果显著改善了边缘平滑度，消除了误检，并更完整地检测到了第二个云雨海簇团。定量评价显示，STA-U-Net的Dice系数为0.946，交并比（Intersection over Union, IoU）为0.901，精确率（Precision）为0.965，召回率（Recall）为0.935，均优于MGDAD的0.880、0.796、0.907和0.883。在损失函数对比实验中，使用RMSE损失训练的STA-U-Net在所有指标上均优于使用二元交叉熵损失、Dice损失和Focal损失的版本，其中Dice系数比Focal损失版本高出0.019，边缘连续性明显改善。网络最终损失收敛至0.005以下，平均每像素RMSE低于0.005。

研究的主要结论是，MGDAD通过引入时间梯度窗口计算、自适应双阈值和形态学处理，在复杂场景下显著提高了运动区域检测的准确性；STA-U-Net通过时空注意力机制动态关注关键帧和关键空间区域，有效抑制非云雨海区域的误检并改善边缘模糊。两者的结合构成了一套完整的云雨海杂波提取模型，为后续混合云雨海杂波建模提供了关键步骤，也为杂波抑制和目标检测提供了核心组件。该研究不仅具有雷达气象学与海洋目标检测领域的科学价值，还在实际应用中可提升恶劣天气下船舶交通调度安全性和雷达对低可观测目标的探测能力。研究亮点包括提出了多帧梯度加权与双阈值自适应检测算法、设计了基于通道注意力机制的时空U型网络，以及验证了RMSE损失在雷达图像分割中的优越性。此外，该框架还具备向其他复杂运动区域提取任务推广的潜力。