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摘要:
提出了一种基于多方位角图像决策融合的合成孔径雷达(SAR)图像目标识别方法.对目标切片图像用二维小波分解和主成分分析提取特征向量,利用支持向量机对特征向量进行分类,用贝叶斯方法对目标多幅不同方位角下图像的分类输出进行决策融合,得到最终类别决策.用MSTAR数据库中3个目标进行识别实验,实验结果表明,对3幅以上不同方位角的图像进行决策融合时,该方法可显著提高目标的正确识别率.该方法是一种有效的SAR图像目标识别方法.
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文献信息
篇名 多方位角图像决策融合的SAR目标识别
来源期刊 遥感学报 学科 工学
关键词 合成孔径雷达(SAR) 目标识别 多方位角图像 决策融合 贝叶斯
年,卷(期) 2010,(2) 所属期刊栏目 技术方法
研究方向 页码范围 252-261
页数 10页 分类号 TP751.1/TP722.6
字数 4210字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 杨汝良 中国科学院电子学研究所 146 1737 23.0 32.0
2 宦若虹 浙江工业大学计算机科学与技术学院 18 198 8.0 14.0
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研究主题发展历程
节点文献
合成孔径雷达(SAR)
目标识别
多方位角图像
决策融合
贝叶斯
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
遥感学报
月刊
1007-4619
11-3841/TP
大16开
北京市安外大屯路中国科学院遥感与数字地球研究所
82-324
1986
chi
出版文献量(篇)
2330
总下载数(次)
13
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