本文關(guān)鍵詞：混合智能優(yōu)化算法的SAR圖像特征選擇

  更多相關(guān)文章： SAR圖像 特征選擇 混合智能優(yōu)化算法 分形特征 Zernike矩

【摘要】：為提高SAR圖像自動(dòng)目標(biāo)識(shí)別的準(zhǔn)確率及實(shí)時(shí)性,提出了一種基于混合智能優(yōu)化的SAR圖像特征選擇算法。首先,采用分形特征對(duì)SAR圖像進(jìn)行增強(qiáng),基于分割后的圖像提出了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,使用遺傳算法結(jié)合二值粒子群的混合優(yōu)化算法實(shí)現(xiàn)SAR圖像特征選擇。最后,采用MSTAR數(shù)據(jù)庫(kù)驗(yàn)證本文算法的有效性。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。
【作者單位】： 杭州電子科技大學(xué)通信信息傳輸與融合技術(shù)國(guó)防重點(diǎn)學(xué)科實(shí)驗(yàn)室;杭州電子科技大學(xué)生命信息與儀器工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： SAR圖像 特征選擇 混合智能優(yōu)化算法 分形特征 Zernike矩
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(編號(hào):61174024;61372024) 浙江省自然科學(xué)基金(編號(hào):LQ13F050010)~~
【分類(lèi)號(hào)】：TN957.52
【正文快照】： 引用格式:張琴,谷雨,徐英,賴(lài)曉平.2016.混合智能優(yōu)化算法的SAR圖像特征選擇.遙感學(xué)報(bào),20(1):73-79Zhang Q,Gu Y,Xu Y and Lai X P.2016.Feature selection for SAR images using the hybrid intelligent optimization1引言合成孔徑雷達(dá)(SAR)是一種微波成像傳感器,具有全天時(shí)、

【參考文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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5 馮國(guó)忠;文本分類(lèi)中的貝葉斯特征選擇[D];東北師范大學(xué);2011年

6 張麗新;高維數(shù)據(jù)的特征選擇及基于特征選擇的集成學(xué)習(xí)研究[D];清華大學(xué);2004年

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8 劉波;組稀疏子空間的大間隔特征選擇[D];重慶大學(xué);2013年

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本文編號(hào)：971023