基于多尺度稀疏字典的SAR图像目标识别方法

发布时间：2018-02-23 19:07

  本文关键词： SAR目标识别 稀疏表示 小波多尺度分析 稀疏字典　出处：《火力与指挥控制》2017年04期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：针对合成孔径雷达目标识别问题,提出一种基于多尺度稀疏字典的SAR图像目标识别方法。稀疏字典选择是稀疏表示中的关键问题之一,该方法利用小波多尺度分析构造过完备稀疏字典,将训练样本图像在小波解析域中进行小波多层分解,充分利用小波多尺度分析突出图像局部特征的特点,并和过完备稀疏表示有效结合组成级联字典。通过求解测试样本相应的稀疏系数矢量并根据系数矢量中对应训练样本类别的重构误差判定目标类型。实验结果表明,该方法在识别前无需对SAR图像进行预处理,具有良好的识别效果。
[Abstract]:In order to solve the problem of SAR target recognition, a method of target recognition based on multi-scale sparse dictionary for SAR images is proposed. Sparse dictionary selection is one of the key problems in sparse representation. In this method, wavelet multiscale analysis is used to construct an overcomplete sparse dictionary, and the training sample image is decomposed into wavelet multilayer in wavelet analytic domain, which fully utilizes wavelet multiscale analysis to highlight the local features of the image. By solving the sparse coefficient vector of the test sample and judging the target type according to the reconstruction error of the corresponding training sample class in the coefficient vector, the experimental results show that, This method does not need to preprocess SAR image before recognition, and has good recognition effect.
【作者单位】： 空军工程大学训练部;空军工程大学信息与导航学院;
【基金】：国家自然科学基金(61471386) 陕西省统筹创新工程-特色产业创新链基金资助项目(S2015TDGY0045)
【分类号】：TN957.52

【参考文献】

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