应用局部约束二维稀疏表示识别SAR图像目标

发布时间：2018-07-29 17:55

【摘要】：在分析典型稀疏表示分类方法和局限性的基础上,提出了一种基于局部约束的二维稀疏表示方法,以有效解决SAR图像目标识别问题。该方法对SAR图像进行图像预处理,在兼顾图像相邻列(行)对应稀疏表示系数邻近性和样本间局部性的基础上,构建了局部约束目标函数,并通过解闭式解,实现稀疏表示系数的更新求解。利用美国实测MSTAR数据对算法进行了仿真验证,实验结果表明所提出的方法可实现SAR图像目标的有效识别,并对训练样本数目具有一定的鲁棒性。
[Abstract]:Based on the analysis of the classification methods and limitations of typical sparse representation, a two-dimensional sparse representation method based on local constraints is proposed to effectively solve the problem of target recognition in SAR images. Based on the sparse representation coefficient proximity of adjacent columns (rows) and the locality between samples, the local constrained objective function is constructed, and the closed solution is obtained. The updated solution of sparse representation coefficient is realized. The experimental results show that the proposed method can effectively recognize the targets of SAR images and is robust to the number of training samples.
【作者单位】： 海军航空工程学院研究生管理大队;海军装备部兵器部;海军航空工程学院电子信息工程系;国防科技大学电子科学与工程学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61102167)
【分类号】：TN957.52

【参考文献】

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【共引文献】

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3 谈华f，

本文编号：2153531