一种鲁棒的多尺度稀疏表示SAR目标识别方法

发布时间：2018-04-06 00:31

  本文选题：SAR　切入点：目标识别　出处：《中国科学院大学学报》2017年01期

【摘要】：提出一种基于多尺度Gabor滤波特征提取和稀疏表示的SAR图像目标识别方法。首先,在目标分割的基础上,利用Gabor滤波器对SAR目标图像在不同方向上进行滤波,增强目标的局部特征;然后,根据稀疏表示模型,以训练样本特征为原子构建字典,利用稀疏求解算法选择最优的原子集合来表示测试样本特征,进而计算表示系数中非负值的l1范数来判别测试样本。实验结果验证了该算法的有效性与鲁棒性。
[Abstract]:A method of SAR image target recognition based on multi-scale Gabor filtering feature extraction and sparse representation is proposed.Firstly, on the basis of object segmentation, Gabor filter is used to filter the SAR image in different directions to enhance the local feature of the target. Then, according to the sparse representation model, the dictionary is constructed with the training sample feature as the atom.The sparse solution algorithm is used to select the optimal atomic set to represent the characteristics of the test samples, and then to calculate the L 1 norm representing the non-negative values of the coefficients to judge the test samples.Experimental results show that the algorithm is effective and robust.
【作者单位】： 中国科学院光电研究院中国科学院定量遥感信息技术重点实验室;中国科学院大学;
【基金】：国家自然科学基金(61331020,61571422) 国家863计划项目(2013AA122903,2013AA122904)资助
【分类号】：TN957.52

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本文编号：1717185