基于鲁棒主元分析的SAR图像目标分割

摘要：

合成孔径雷达(SAR)图像的目标分割,是SAR图像自动目标识别的关键预处理步骤.与一般SAR图像目标区域分割方法不同,鲁棒主元分析融合了主元分析(PCA)与压缩感知(CS)理论中稀疏矩阵的先进思路,利用多帧具有相似性的SAR图像,构建一个观测矩阵D,通过求解一个凸优化问题,重建出一个低秩矩阵A和一个稀疏矩阵E.将矩阵A和E的列向量矩阵化,即可完成SAR图像目标与背景的分离.实验结果表明,鲁棒主元分析算法避免了复杂的SAR图像背景建模,针对同一目标的多帧SAR图像,所提方法对SAR图像目标和背景的分割问题具有可行性和有效性;与经典的最优阈值分割算法相比,误分率明显降低.

关键词：鲁棒主元分析、SAR图像、目标检测、稀疏矩阵、图像分割

所属期刊栏目：14

分类号：TP753(遥感技术)

资助基金：国家自然科学基金61203170;江苏省普通高校研究生科研创新计划资助项目CXLX12_0160

在线出版日期：2014-05-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：145-150