混合智能优化算法的SAR图像特征选择

发布时间：2017-10-04 14:04

  本文关键词：混合智能优化算法的SAR图像特征选择

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【摘要】：为提高SAR图像自动目标识别的准确率及实时性,提出了一种基于混合智能优化的SAR图像特征选择算法。首先,采用分形特征对SAR图像进行增强,基于分割后的图像提出了一种基于图像矩的方位角估计方法。然后基于未校正和校正后的图像分别提取Zernike矩、Gabor小波系数和灰度共生矩阵构成候选特征集合,使用遗传算法结合二值粒子群的混合优化算法实现SAR图像特征选择。最后,采用MSTAR数据库验证本文算法的有效性。实验结果表明,优化后的特征集合具有一定泛化能力,一方面提高了SAR目标识别的准确率,另一方面减小了SAR图像目标识别的时间。
【作者单位】： 杭州电子科技大学通信信息传输与融合技术国防重点学科实验室;杭州电子科技大学生命信息与仪器工程学院;
【关键词】： SAR图像 特征选择 混合智能优化算法 分形特征 Zernike矩
【基金】：国家自然科学基金(编号:61174024;61372024) 浙江省自然科学基金(编号:LQ13F050010)~~
【分类号】：TN957.52
【正文快照】： 引用格式:张琴,谷雨,徐英,赖晓平.2016.混合智能优化算法的SAR图像特征选择.遥感学报,20(1):73-79Zhang Q,Gu Y,Xu Y and Lai X P.2016.Feature selection for SAR images using the hybrid intelligent optimization1引言合成孔径雷达(SAR)是一种微波成像传感器,具有全天时、

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本文编号：971023