本文關(guān)鍵詞：基于加權(quán)紋理特征的SAR圖像目標(biāo)識(shí)別算法

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【摘要】：由于SAR圖像與光學(xué)圖像的顯著差異,光學(xué)圖像的目標(biāo)識(shí)別算法并不能應(yīng)用到SAR圖像中,因此研究SAR圖像的目標(biāo)識(shí)別具有重要的意義。傳統(tǒng)的基于模型的SAR圖像目標(biāo)識(shí)別算法中將所有的特征同等看待,然而不同特征對(duì)于目標(biāo)分類(lèi)的貢獻(xiàn)度可能差別很大。給不同的特征賦予不同的權(quán)重,可能會(huì)改變目標(biāo)在特征向量空間中的相對(duì)位置,從而給出更合理的識(shí)別結(jié)果。采用SAR圖像的紋理特征作為分類(lèi)特征,在支持向量機(jī)分類(lèi)算法中加入使用ReliefF算法計(jì)算得到的特征權(quán)重。試驗(yàn)結(jié)果表明這種加權(quán)后的目標(biāo)識(shí)別算法具有更高的目標(biāo)識(shí)別率。
【作者單位】： 中國(guó)科學(xué)院電子學(xué)研究所;中國(guó)科學(xué)院大學(xué);
【分類(lèi)號(hào)】：TN957.52
【正文快照】： 1引言合成孔徑雷達(dá)(SAR)是一種工作在微波波段的相關(guān)成像雷達(dá),它憑借其全天候、全天時(shí)、高分辨率、大面積的獲取數(shù)據(jù)能力等突出優(yōu)勢(shì)成為當(dāng)前遙感觀測(cè)的重要手段。但隨著SAR圖像的大量獲取,并且由于其與光學(xué)成像系統(tǒng)的顯著差異,傳統(tǒng)的人工SAR圖像目標(biāo)識(shí)別遠(yuǎn)遠(yuǎn)不能滿(mǎn)足實(shí)際的需

【相似文獻(xiàn)】

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1 喻越,張淑琴;一種應(yīng)用于成象跟蹤器的目標(biāo)識(shí)別算法[J];系統(tǒng)工程與電子技術(shù);1990年08期

2 王保云;張逸為;張榮;古今;王敏昆;;一種基于動(dòng)態(tài)字典學(xué)習(xí)的SAR圖像目標(biāo)識(shí)別算法[J];光電工程;2013年06期

3 孫長(zhǎng)亮;何峻;肖懷鐵;;基于ROC曲線(xiàn)的目標(biāo)識(shí)別性能評(píng)估方法[J];雷達(dá)科學(xué)與技術(shù);2007年01期

4 鮑必賽;樓曉俊;李雋穎;劉海濤;;主成分分析在震動(dòng)信號(hào)目標(biāo)識(shí)別算法中的應(yīng)用[J];華中科技大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2012年07期

5 馬君國(guó),趙宏鐘,李保國(guó);基于結(jié)構(gòu)特征的空間目標(biāo)識(shí)別算法[J];現(xiàn)代雷達(dá);2005年07期

6 馬君國(guó),趙宏鐘,張軍,付強(qiáng);基于體積特征的空間目標(biāo)識(shí)別算法[J];雷達(dá)與對(duì)抗;2005年02期

7 汪洋;黃小紅;陳曾平;;基于對(duì)數(shù)極坐標(biāo)變換的目標(biāo)識(shí)別算法[J];雷達(dá)科學(xué)與技術(shù);2009年02期

8 馬君國(guó);趙宏鐘;李保國(guó);王遠(yuǎn)模;;基于二維小波變換的空間目標(biāo)識(shí)別算法[J];國(guó)防科技大學(xué)學(xué)報(bào);2006年01期

9 羅金玲;;雷達(dá)HRRP自動(dòng)目標(biāo)識(shí)別算法[J];計(jì)算機(jī)與信息技術(shù);2010年04期

10 張琳;盛衛(wèi)星;馬曉峰;;基于微多普勒效應(yīng)的雷達(dá)目標(biāo)識(shí)別算法[J];現(xiàn)代雷達(dá);2007年12期

中國(guó)博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前1條

1 汪洋;極化合成孔徑雷達(dá)圖像處理及其應(yīng)用研究[D];安徽大學(xué);2007年

中國(guó)碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

1 衡燕;廣義操作條件下的ATR算法性能評(píng)估[D];國(guó)防科學(xué)技術(shù)大學(xué);2006年

2 梁香美;SAR人造目標(biāo)識(shí)別方法研究[D];哈爾濱工業(yè)大學(xué);2009年

3 劉冬;SAR圖像方向性目標(biāo)檢測(cè)與識(shí)別研究[D];南京航空航天大學(xué);2009年

4 張靖;基于特征提取的目標(biāo)分類(lèi)研究[D];南京理工大學(xué);2011年

5 楊陶柳;高分辨雷達(dá)多目標(biāo)識(shí)別算法研究[D];電子科技大學(xué);2013年

6 馬筱青;寬帶雷達(dá)地面目標(biāo)識(shí)別算法與系統(tǒng)設(shè)計(jì)[D];西安電子科技大學(xué);2014年

7 劉濤;極化目標(biāo)識(shí)別關(guān)鍵技術(shù)研究[D];哈爾濱工業(yè)大學(xué);2008年

8 王春暉;距離像目標(biāo)識(shí)別系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[D];電子科技大學(xué);2011年

9 代大海;POLSAR圖像模擬及目標(biāo)檢測(cè)與分類(lèi)方法研究[D];國(guó)防科學(xué)技術(shù)大學(xué);2003年

10 王桂麗;一種基于FPSLIC的目標(biāo)識(shí)別器的設(shè)計(jì)[D];南京理工大學(xué);2005年

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