【摘要】：提出一種SAR圖像目標識別新方法。首次引入BM3D方法,用于濾除原始圖像中的相干斑噪聲,BM3D結合了空間域和變換域去噪的優(yōu)勢,濾波性能優(yōu)異。在特征提取步驟,將低階Hu矩與高階Zernike矩組合,Hu矩描述目標的粗略信息,高階Zernike矩描述目標的細節(jié)信息,因此組合矩能夠更加全面而細致地表達目標特性。使用組合矩特征訓練SVM分類器,對含噪的SAR圖像進行識別實驗。實驗結果表明:本文方法的識別率高達98.90%,優(yōu)于已有的SAR目標識別方法。
[Abstract]:A new method for target recognition in SAR images is proposed. The BM3D method is introduced for the first time to remove speckle noise from the original image. BM3D combines the advantages of spatial domain and transform domain denoising and the filtering performance is excellent. In the feature extraction step, the low-order Hu moments are combined with the high-order Zernike moments, the Hu moments describe the rough information of the target, and the high-order Zernike moments describe the details of the targets, so the combined moments can express the target characteristics more comprehensively and meticulously. The combined moment feature is used to train the SVM classifier, and the recognition experiment of the noisy SAR image is carried out. The experimental results show that the recognition rate of this method is as high as 98.90, which is superior to the existing SAR target recognition method.
【作者單位】： 吉林省送變電工程公司;長春長光奧立紅外技術有限公司;國網(wǎng)福建龍巖市新羅區(qū)供電有限公司;中國科學院長春光學精密機械與物理研究所;
【基金】：院地合作(長吉圖專項基金)(No.2011CJT0006)
【分類號】：TN957.52

【參考文獻】

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本文編號：2398727