基于非下采样剪切波特征提取的SAR图像目标识别方法

摘要：

针对现有合成孔径雷达(SAR)图像特征提取方面的不足,提出基于非下采样剪切波(NSST)特征提取的SAR目标识别方法.该方法采用NSST对SAR图像进行分解获得多层次的子代图像,这些子代图像具有良好的平移不变性并且可以很好地反映目标的主要和细节特征.在分类阶段,采用联合稀疏表示对多层次NSST子代图像进行联合表征;联合稀疏表示在独立表示各个分量的同时考察了不同分量之间的相关性,因此可以有效提高联合表征的精度;最终,根据整体重构误差判定测试样本的目标类别.基于MSTAR数据集对提出方法进行测试,实验结果分析表明该方法在标准操作条件、型号差异、俯仰角差异以及噪声干扰的条件下均可以保持优异性能.

关键词：合成孔径雷达、目标识别、非下采样剪切波、联合稀疏表示、MSTAR数据集

所属期刊栏目：42

分类号：TN957

资助基金：国家开放大学分部2018年度科研课题G18E2802Z

在线出版日期：2020-04-15（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：75-80