本文選題：SAR　切入點：目標(biāo)識別　出處：《中國科學(xué)院大學(xué)學(xué)報》2017年01期

【摘要】：提出一種基于多尺度Gabor濾波特征提取和稀疏表示的SAR圖像目標(biāo)識別方法。首先,在目標(biāo)分割的基礎(chǔ)上,利用Gabor濾波器對SAR目標(biāo)圖像在不同方向上進(jìn)行濾波,增強(qiáng)目標(biāo)的局部特征;然后,根據(jù)稀疏表示模型,以訓(xùn)練樣本特征為原子構(gòu)建字典,利用稀疏求解算法選擇最優(yōu)的原子集合來表示測試樣本特征,進(jìn)而計算表示系數(shù)中非負(fù)值的l1范數(shù)來判別測試樣本。實驗結(jié)果驗證了該算法的有效性與魯棒性。
[Abstract]:A method of SAR image target recognition based on multi-scale Gabor filtering feature extraction and sparse representation is proposed.Firstly, on the basis of object segmentation, Gabor filter is used to filter the SAR image in different directions to enhance the local feature of the target. Then, according to the sparse representation model, the dictionary is constructed with the training sample feature as the atom.The sparse solution algorithm is used to select the optimal atomic set to represent the characteristics of the test samples, and then to calculate the L 1 norm representing the non-negative values of the coefficients to judge the test samples.Experimental results show that the algorithm is effective and robust.
【作者單位】： 中國科學(xué)院光電研究院中國科學(xué)院定量遙感信息技術(shù)重點實驗室;中國科學(xué)院大學(xué);
【基金】：國家自然科學(xué)基金(61331020,61571422) 國家863計劃項目(2013AA122903,2013AA122904)資助
【分類號】：TN957.52

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本文編號：1717185