本文關(guān)鍵詞：基于壓縮感知的SAR圖像目標(biāo)識(shí)別算法研究

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【摘要】：合成孔徑雷達(dá)(Synthetic Aperture Radar,SAR)具有遠(yuǎn)距離、全天時(shí)全天候?qū)Φ赜^測(cè)、能夠穿透云霧植被、多波段、多極化等特點(diǎn),目前一直朝著高分辨率、多功能、多工作模式的方向發(fā)展。SAR圖像目標(biāo)識(shí)別在國(guó)民經(jīng)濟(jì)和國(guó)防建設(shè)中有著廣泛的應(yīng)用,如反彈道導(dǎo)彈的防御系統(tǒng)、海洋監(jiān)測(cè)系統(tǒng)、艦船目標(biāo)的識(shí)別、礦藏探測(cè)等。為了提高SAR圖像目標(biāo)的識(shí)別率,需解決特征提取及選擇、分類器設(shè)計(jì)等關(guān)鍵技術(shù)。本文對(duì)上述關(guān)鍵技術(shù)展開研究,研究成果如下:首先,提出了一種基于混合智能優(yōu)化的SAR圖像特征選擇算法。先采用分形特征對(duì)SAR目標(biāo)進(jìn)行圖像增強(qiáng),基于閾值分割后的圖像提出一種基于圖像矩的方位角估計(jì)方法。然后基于未校正和校正后的圖像分別提取Zernike矩、Gabor小波系數(shù)和灰度共生矩陣構(gòu)成候選特征集合。采用了一種結(jié)合遺傳算法和二值粒子群的混合智能優(yōu)化算法實(shí)現(xiàn)SAR圖像特征選擇。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,優(yōu)化后的特征集合具有一定泛化能力,一方面提高了SAR圖像目標(biāo)識(shí)別的準(zhǔn)確率,另一方面減小了SAR圖像目標(biāo)識(shí)別的時(shí)間。其次,闡述了基于壓縮感知的SAR圖像目標(biāo)識(shí)別算法的基本原理,通過(guò)實(shí)驗(yàn)研究了影響該算法性能的主要因素,包括圖像預(yù)處理算法、構(gòu)成字典的樣本數(shù)量和字典構(gòu)成方法。為降低SAR圖像目標(biāo)識(shí)別中目標(biāo)方位角帶來(lái)的影響,并提高SAR圖像變形目標(biāo)的識(shí)別率,提出了一種基于壓縮感知和支持向量機(jī)決策級(jí)融合的SAR圖像變形目標(biāo)識(shí)別算法,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,基于壓縮感知結(jié)果進(jìn)行目標(biāo)方位角估計(jì)是有效的,且隨著訓(xùn)練樣本數(shù)的增加,提出的決策級(jí)融合算法顯著提高了SAR圖像變形目標(biāo)的識(shí)別率。最后,為了獲取多波段多極化SAR圖像,基于Vega軟件進(jìn)行了SAR圖像仿真,基于仿真得到的圖像數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行了多波段多極化SAR圖像特征選擇及目標(biāo)識(shí)別算法實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,X波段、HH極化方式的圖像對(duì)于坦克、裝甲車等目標(biāo)具有較高的識(shí)別率;采用優(yōu)化后的特征集合能夠提高基于多波段多極化的SAR圖像識(shí)別率。
【學(xué)位授予單位】：杭州電子科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TN957.52

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本文編號(hào)：1228156