SAR图像目标识别新方法

发布时间：2019-01-02 16:36

【摘要】：提出一种SAR图像目标识别新方法。首次引入BM3D方法,用于滤除原始图像中的相干斑噪声,BM3D结合了空间域和变换域去噪的优势,滤波性能优异。在特征提取步骤,将低阶Hu矩与高阶Zernike矩组合,Hu矩描述目标的粗略信息,高阶Zernike矩描述目标的细节信息,因此组合矩能够更加全面而细致地表达目标特性。使用组合矩特征训练SVM分类器,对含噪的SAR图像进行识别实验。实验结果表明:本文方法的识别率高达98.90%,优于已有的SAR目标识别方法。
[Abstract]:A new method for target recognition in SAR images is proposed. The BM3D method is introduced for the first time to remove speckle noise from the original image. BM3D combines the advantages of spatial domain and transform domain denoising and the filtering performance is excellent. In the feature extraction step, the low-order Hu moments are combined with the high-order Zernike moments, the Hu moments describe the rough information of the target, and the high-order Zernike moments describe the details of the targets, so the combined moments can express the target characteristics more comprehensively and meticulously. The combined moment feature is used to train the SVM classifier, and the recognition experiment of the noisy SAR image is carried out. The experimental results show that the recognition rate of this method is as high as 98.90, which is superior to the existing SAR target recognition method.
【作者单位】： 吉林省送变电工程公司;长春长光奥立红外技术有限公司;国网福建龙岩市新罗区供电有限公司;中国科学院长春光学精密机械与物理研究所;
【基金】：院地合作(长吉图专项基金)(No.2011CJT0006)
【分类号】：TN957.52

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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本文编号：2398727