基于核函数的SAR图像目标识别研究

发布时间：2017-05-19 08:18

  本文关键词：基于核函数的SAR图像目标识别研究，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：合成孔径雷达(SAR)工作于微波频段,并具有相干成像的功能,能在严酷恶劣的气候下,对目标实现全天时侦察并获得大面积的二维高分辨率图像,为目标的有效分类与识别提供了数据来源,具有广泛的应用价值。近年来,SAR自动目标识别技术应运而生,在提高信息处理效率的同时能改善对目标识别的准确度,并将成为各国在国防军事领域的重点研究方向。本文主要对SAR图像预处理和特征提取进行探讨,验证预处理方法的适用性并研究各种特征提取方法对目标识别的影响。具体内容包括:1、针对SAR图像的特殊性,采用系统的预处理方法对MSTAR数据进行处理。本文通过增强Lee滤波与中值滤波的级联来有效地抑制原始SAR图像的相干斑噪声,保留图像的边缘等细节信息;采用幂变换的灰度增强方法改善图像的对比度,提高目标的辨识能力;对图像采取双参数恒虚警率分割,将感兴趣的目标区域从复杂的背景杂波中分离出来;通过后续的质心配准和能量归一化处理,克服了目标相对于雷达距离不同造成的目标散射回波强度差异的影响。2、研究了核主分量分析方法,该方法将核空间中的内积通过样本空间中的核函数来表示,有效解决了传统的主分量分析不利于数据非线性特征的提取问题。此外,研究了基于核函数的二维主分量分析方法,该方法在核空间中采用二维主分量分析,在有效解决非线性特征提取问题的同时保留图像的二维空间结构信息,对样本数的依赖度低,并降低了对目标方位信息的精度要求。3、针对线性判别分析特征提取方法采用一维向量模型的方式运算导致的维数灾难和小样本问题,探索了核线性判别分析以及改进的核加权最大间距准则方法,并研究保留图像结构信息的核二维线性判别分析方法。该方法利用所构造的核样本图像矩阵直接在核空间采用二维线性判别分析方法,在保证解决小样本问题的前提下,对目标方位角变化也具有较好的鲁棒性。
【关键词】：合成孔径雷达 自动目标识别 图像预处理 特征提取 核函数
【学位授予单位】：电子科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TN957.52
【目录】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-10
• 第一章 绪论10-16
• 1.1 研究背景及意义10
• 1.2 SAR ATR研究现状10-14
• 1.3 SAR ATR的技术难点14
• 1.4 论文的主要工作14-16
• 第二章 SAR图像预处理16-32
• 2.1 MSTAR数据介绍16-18
• 2.2 SAR图像相干斑抑制18-22
• 2.2.1 Lee滤波器19-20
• 2.2.2 Kuan滤波器20
• 2.2.3 Frost滤波器20-21
• 2.2.4 相干斑抑制性能的评估21-22
• 2.3 幂变换22-23
• 2.4 SAR图像分割23-27
• 2.4.1 基于Weibull分布的双参数CFAR分割23-26
• 2.4.2 几何聚类与二值掩膜26-27
• 2.5 后续处理27-28
• 2.5.1 质心配准27-28
• 2.5.2 能量归一化28
• 2.6 预处理流程28-30
• 2.7 本章小结30-32
• 第三章 基于核函数主分量分析的SAR图像目标识别32-54
• 3.1 核函数32-36
• 3.1.1 核映射与核空间32-33
• 3.1.2 核函数的定义33-35
• 3.1.3 核函数的类型及构造35-36
• 3.2 基于核函数的主分量分析方法36-40
• 3.2.1 线性主分量分析36-37
• 3.2.2 核主分量分析37-40
• 3.3 基于核函数的二维主分量分析方法40-45
• 3.3.1 二维主分量分析40-43
• 3.3.2 核二维主分量分析43-45
• 3.4 实验分析与结论45-53
• 3.4.1 分类器设计45
• 3.4.2 SAR图像预处理对识别性能的影响45-47
• 3.4.3 不同特征提取方法的识别性能47-53
• 3.5 本章小结53-54
• 第四章 基于核函数线性判别分析的SAR图像目标识别54-70
• 4.1 核线性判别分析方法54-57
• 4.1.1 线性判别分析54-55
• 4.1.2 核线性判别分析55-57
• 4.2 基于核线性判别分析的改进方法研究57-60
• 4.2.1 正则化KLDA57
• 4.2.2 核最大间距准则57-58
• 4.2.3 核加权最大间距准则58-60
• 4.3 核二维线性判别分析60-65
• 4.3.1 二维线性判别分析60-62
• 4.3.2 核二维线性判别分析62-65
• 4.4 实验分析与结论65-69
• 4.5 本章小结69-70
• 第五章 总结与展望70-72
• 5.1 全文总结70-71
• 5.2 研究展望71-72
• 致谢72-73
• 参考文献73-76
• 攻读硕士学位期间取得的成果76-77

【参考文献】

中国博士学位论文全文数据库 前1条

1 尹奎英;SAR图像处理及地面目标识别技术研究[D];西安电子科技大学;2011年

  本文关键词：基于核函数的SAR图像目标识别研究，由笔耕文化传播整理发布。

本文编号：378177