基于深度学习神经网络的SAR图像目标识别算法

发布时间：2017-09-01 22:31

  本文关键词：基于深度学习神经网络的SAR图像目标识别算法

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【摘要】：提出了一种有效的SAR图像目标识别新方法。首先采用改进后的增强Lee滤波和HOG变换对SAR图像进行特征提取,然后通过层叠RBM和GRNN相结合的混合神经网络对SAR图像进行目标分割和目标识别。利用测试图像库的MATLAB算法仿真,结果表明该方法可以明显提高目标识别率,正确率可以达到97%。
【作者单位】： 南京林业大学信息科学技术学院;
【关键词】： 目标识别 Lee滤波 HOG变换 深度学习 神经网络
【分类号】：TN957.52;TP183
【正文快照】： 0引言合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)图像目标识别[1-2]在SAR图像处理和模式识别领域有着重要的商业价值和军用价值。良好的类间差异性和类内凝聚性是用于目标识别的特征数据必须具备的特性。传统的SAR图像目标一般利用单一的统计学为基础进行目标识别,例如基于

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本文编号：774802