结合多分辨率表示和复数域CNN的SAR图像目标识别方法
为了提高合成孔径雷达(SAR)图像目标的识别性能,将多分辨率表示与复数域卷积神经网(CNN)联合使用.首先通过对原始SAR图像的时频域进行处理,获得其多分辨率表示图像;然后采用复数域CNN分别对原始SAR图像及其多分辨率表示图像进行分类;接着对分类结果进行线性加权融合,根据融合结果对测试样本类别进行判决;最后基于MSTAR数据集对所提方法在标准和扩展的操作条件下进行实验.实验结果表明,所提方法具有有效性及稳健性.
图像处理、合成孔径雷达、目标识别、多分辨率表示、复数域CNN、线性加权融合
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TN957
江苏省现代教育技术研究项目55518
2021-03-04(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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