本文關(guān)鍵詞：基于Gabor變換和KPCA的SAR圖像艦船目標鑒別

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【摘要】：針對SAR圖像中的艦船目標和雜波虛警的鑒別問題,采用Gabor變換和核主成分分析(Kernel Principal Component Analysis,KPCA)相結(jié)合的艦船目標鑒別算法。首先對SAR圖像中的樣本切片進行Gabor變換,獲得艦船的紋理特征,將這些特征用KPCA算法降維并提取目標的主成分分量,把最終采集的樣本特征通過k-近鄰分類器進行訓(xùn)練和測試。通過仿真結(jié)果的比較表明,利用Gabor變換和KPCA降維相結(jié)合的方法可以有效地對SAR圖像中的艦船目標和雜波虛警進行鑒別。
【作者單位】： 海軍航空工程學(xué)院電子信息工程系;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(編號:61179016)資助
【分類號】：TN957.52
【正文快照】： 1引言紋理特征是一種重要的視覺線索,是圖像中普遍存在而又難以描述的特征。它反映了物體表面的內(nèi)在屬性,包含了物體表面的重要結(jié)構(gòu)信息以及與外界環(huán)境的聯(lián)系。SAR圖像中含有豐富的紋理信息,對SAR圖像進行紋理分析可以提取圖像中的重要信息[1~2]。經(jīng)過各國研究者幾十年的共同

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本文編號：1176230