【摘要】：在分析典型稀疏表示分類方法和局限性的基礎(chǔ)上,提出了一種基于局部約束的二維稀疏表示方法,以有效解決SAR圖像目標(biāo)識(shí)別問題。該方法對(duì)SAR圖像進(jìn)行圖像預(yù)處理,在兼顧圖像相鄰列(行)對(duì)應(yīng)稀疏表示系數(shù)鄰近性和樣本間局部性的基礎(chǔ)上,構(gòu)建了局部約束目標(biāo)函數(shù),并通過(guò)解閉式解,實(shí)現(xiàn)稀疏表示系數(shù)的更新求解。利用美國(guó)實(shí)測(cè)MSTAR數(shù)據(jù)對(duì)算法進(jìn)行了仿真驗(yàn)證,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明所提出的方法可實(shí)現(xiàn)SAR圖像目標(biāo)的有效識(shí)別,并對(duì)訓(xùn)練樣本數(shù)目具有一定的魯棒性。
[Abstract]:Based on the analysis of the classification methods and limitations of typical sparse representation, a two-dimensional sparse representation method based on local constraints is proposed to effectively solve the problem of target recognition in SAR images. Based on the sparse representation coefficient proximity of adjacent columns (rows) and the locality between samples, the local constrained objective function is constructed, and the closed solution is obtained. The updated solution of sparse representation coefficient is realized. The experimental results show that the proposed method can effectively recognize the targets of SAR images and is robust to the number of training samples.
【作者單位】： 海軍航空工程學(xué)院研究生管理大隊(duì);海軍裝備部兵器部;海軍航空工程學(xué)院電子信息工程系;國(guó)防科技大學(xué)電子科學(xué)與工程學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(61102167)
【分類號(hào)】：TN957.52

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前6條

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【共引文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

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4 周小星;王安娜;孫紅英;楊鴻武;;基于壓縮感知過(guò)程的語(yǔ)音增強(qiáng)[A];第十一屆全國(guó)人機(jī)語(yǔ)音通訊學(xué)術(shù)會(huì)議論文集（二）[C];2011年

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4 鄧海松;基于稀疏先驗(yàn)的計(jì)算機(jī)試驗(yàn)元建模方法研究[D];南京理工大學(xué);2011年

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9 朱旭琪;分布式信息壓縮算法研究[D];北京郵電大學(xué);2011年

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相關(guān)碩士學(xué)位論文 前10條

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2 單進(jìn);基于壓縮感知的魯棒性說(shuō)話人識(shí)別[D];蘇州大學(xué);2010年

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4 黃瑩;室外移動(dòng)機(jī)器人導(dǎo)航信息壓縮算法研究[D];東北電力大學(xué);2011年

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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相關(guān)博士學(xué)位論文 前2條

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1 高敏;基于CS的SAR目標(biāo)識(shí)別[D];西安電子科技大學(xué);2010年

【相似文獻(xiàn)】

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3 談華f，

本文編號(hào)：2153531