基于机器学习的SAR图像目标识别方法研究

发布时间：2020-10-24 22:52

　　 为了提高SAR(合成孔径雷达)图像的目标识别能力,提出基于机器学习的目标识别技术。该技术以马尔可夫网络为体系,从大量的例子中学习并获得网络参数,利用贝叶斯信任传播机制为原图像找到理想的后验概率,从而生成一个边缘信息丰富的结果图。

【相似文献】

相关期刊论文 前10条

1 E·D·梅塞;箭隆;;雷达的目标识别[J];雷达与对抗;1986年02期

2 彭嘉雄,易晓应;坦克目标识别与运动分析[J];系统工程与电子技术;1991年08期

3 卢汉清,彭嘉雄,万发贯;模糊波形分析在目标识别中的应用[J];信息与控制;1992年04期

4 梁民;孙仲康;;人工神经网络的一种改进的B-P学习算法及其在雷达目标识别中的应用[J];现代雷达;1992年02期

5 赵晓明,宫锡芳;一种军事图像目标识别神经网络系统[J];系统工程与电子技术;1993年09期

6 何松华,郭桂蓉,郭修煌;目标距离域结构成像技术及其计算机仿真研究[J];系统工程与电子技术;1993年01期

7 范建,李孝昌;奇异值特征抽取目标识别法[J];系统工程与电子技术;1993年03期

8 高兴斌,孟宪德;单隐层感知器在ISAR目标识别系统中的应用[J];哈尔滨工业大学学报;1993年04期

9 吴晗平;中值-平滑滤波及其硬件实现[J];光电工程;1993年05期

10 邬敏鸣;自动多目标识别和跟踪系统[J];红外与毫米波学报;1993年01期

相关博士学位论文 前10条

1 陈殿仁;激光目标识别与通信系统研究[D];中国科学院长春光学精密机械与物理研究所;2000年

2 周代英;雷达目标一维距离像识别研究[D];电子科技大学;2001年

3 郦苏丹;SAR图像特征提取与目标识别方法研究[D];国防科学技术大学;2001年

4 林克正;基于小波分析的焊缝图象处理与识别的研究[D];哈尔滨工程大学;2001年

5 张兴敢;逆合成孔径雷达成像及目标识别[D];南京航空航天大学;2002年

6 聂伟荣;多传感器探测与控制网络技术——地面运动目标震动信号探测与识别[D];南京理工大学;2002年

7 卢再奇;弹载毫米波雷达目标识别实现技术研究[D];国防科学技术大学;2002年

8 顾海军;嵌入式彩色电视跟踪系统的设计和实现[D];中国科学院研究生院（长春光学精密机械与物理研究所）;2003年

9 赵炳爱;基于小波分析的高分辨率雷达目标识别方法研究[D];哈尔滨工程大学;2003年

10 袁祥岩;光学联合变换相关目标识别技术的研究[D];南京理工大学;2003年

相关硕士学位论文 前10条

1 高欣;任意背景下一类矩形目标识别技术研究[D];西安建筑科技大学;2001年

2 黄忠华;末敏弹系统的目标识别[D];南京理工大学;2002年

3 眭新光;线状目标特征提取及其机场目标识别中的应用[D];中国人民解放军信息工程大学;2002年

4 韩文波;激光目标识别与通信系统研究[D];长春理工大学;2002年

5 张小宁;基于小波变换和神经网络的目标识别技术的研究[D];山东科技大学;2003年

6 张建;灰建模理论及其在目标识别中的应用[D];西北工业大学;2002年

7 汪海明;微型无人自主直升机目标识别系统研究[D];浙江大学;2004年

8 王海霞;基于不变矩的目标识别算法研究[D];中国科学院研究生院（长春光学精密机械与物理研究所）;2004年

9 田娜;基于数据挖掘技术的目标识别分类研究[D];西北工业大学;2004年

10 田园;非协同式目标识别——信息融合技术[D];长春理工大学;2004年

本文编号：2855086