基于对称Gabor小波滤波的舰船目标识别方法

发布时间：2018-04-12 10:11

  本文选题：逆合成孔径雷达 + 舰船目标识别　； 参考：《现代雷达》2017年10期

【摘要】：文中构建一种对称Gabor小波滤波器(SGWF),能够对逆合成孔径雷达(ISAR)像中舰船进行识别。由Gabor小波滤波器构建的SGWF滤波器具有上下对称结构,对镜像翻转的图像滤波后仍具有镜像对称性。使用SGWF与奇异值分解(SVD)相结合来提取特征,使得该方法可以避免因多普勒变化导致的ISAR正像和倒像的检测问题。SGWF可在不同尺度和方向对图像进行滤波,充分反映图像的纹理特征和强度特征。在实验中,使用九艘民船的实测ISAR像进行识别,通过在成像过程加入高斯白噪声来检测算法对噪声的鲁棒性,并检验图像分块数量对算法性能的影响,以及检验训练样本数量对算法性能的影响,识别结果证明了算法的有效性。
[Abstract]:In this paper, a symmetric Gabor wavelet filter is constructed to identify ships in inverse synthetic Aperture Radar (ISAR) images.The SGWF filter constructed by Gabor wavelet filter has the structure of upper and lower symmetry, and still has the symmetry of image image after image flipping.Using SGWF and singular value decomposition (SVD) to extract features, the method can avoid the detection problem of ISAR positive image and inverted image caused by Doppler variation. SGWF can filter the image in different scales and directions.Fully reflect the texture features and intensity features of the image.In the experiment, the actual ISAR images of nine civilian ships are used to identify, and the robustness of the algorithm to the noise is detected by adding Gao Si white noise in the imaging process, and the effect of the number of image blocks on the performance of the algorithm is tested.The effect of the number of training samples on the performance of the algorithm is tested, and the effectiveness of the algorithm is proved by the recognition results.
【作者单位】： 南京电子技术研究所;中国电子科技集团公司智能感知技术重点实验室;
【基金】：中国博士后科学基金面上资助项目(2016M591938)
【分类号】：TN957.52

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本文编号：1739295