本文選題：合成孔徑雷達(dá)圖像　切入點：目標(biāo)識別　出處：《計算機應(yīng)用》2014年11期

【摘要】：針對合成孔徑雷達(dá)圖像預(yù)處理魯棒性不足、特征提取及利用不充分等問題,提出了一種基于深度置信網(wǎng)絡(luò)的合成孔徑雷達(dá)(SAR)圖像目標(biāo)自動識別算法。首先提出一種基于雙樹復(fù)小波變換(DT-CWT)的非局部均值圖像降斑算法,并結(jié)合目標(biāo)方位角估計實現(xiàn)對原始數(shù)據(jù)魯棒的預(yù)處理;最后,引入多層深度置信網(wǎng)絡(luò)提取針對合成孔徑雷達(dá)目標(biāo)的深度抽象視覺信息作為特征并完成識別任務(wù)。采用3類運動與靜止目標(biāo)的獲取與識別(MSTAR)實測數(shù)據(jù)進(jìn)行的仿真實驗結(jié)果表明,所提算法具有較高魯棒性和識別率。
[Abstract]:In order to solve the problem of insufficient robustness , feature extraction and insufficient utilization of synthetic aperture radar image preprocessing , a non - local mean image speckle reduction algorithm based on depth confidence network is proposed . Firstly , a non - local mean image speckle reduction algorithm based on double tree complex wavelet transform ( DT - CWT ) is proposed .

【作者單位】： 空軍工程大學(xué)航空航天工程學(xué)院;解放軍66350部隊;
【分類號】：TN957.52

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前2條

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【共引文獻(xiàn)】

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相關(guān)碩士學(xué)位論文 前7條

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【二級參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

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【相似文獻(xiàn)】

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本文編號：1699594