提出了一种基于改进主动轮廓模型的海天线检测算法，检测全景海域图像中的椭圆海天线。通过全分辨率算法获取图像的视觉显著图，提取全景设备区在全景图像中的位置，以消除全景设备区干扰对海天线检测的不良影响。根据全景海天线为椭圆形这一特征，将构造的形状能量约束项加入主动轮廓模型中作为新的能量函数，使活动轮廓线的形状在收敛过程中受到限制，从而成功收敛到全景海天线上。实验结果表明，该算法对不同拍摄条件下的全景图像均适用，检测准确率达到96%，普适性和稳健性良好。

针对全景海域图像背景复杂且海天线呈近似圆形的特点, 提出了一种基于分形维数和改进Hough圆变换的全景海天线提取算法。该算法首先通过地毯覆盖法计算海域全景图像的分形维数, 并据此提取出全景采集装置等设备在全景图像中的成像, 消除其对海天线检测的不良影响。针对经典的梯度Hough圆变换算法提取全景海天线时无法给出唯一正确解的问题, 提出了一种改进的Hough圆变换算法来有效提取全景海天线。对400幅不同情况下采集的全景海域图像进行了实验。结果表明, 提出的算法在理想情况、海天线部分缺失、低对比度和海天线大范围断裂等多种情况下均可以有效提取出全景圆形海天线, 检测准确率达95.75%, 适用性和鲁棒性良好。