基于小波域中心矩特征的SAR图像识别

• 作者: 李勇 杨佐龙 王德功
• 来源期刊: 吉林大学学报（信息科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 小波变换 SAR图像 中心矩特征 支持向量机
• 年，卷（期）: 2013,（1）
• 所属期刊栏目: 信息与通信工程
• 页码范围: 13-17
• 页数: 5页
• 分类号: TN957.52
• 字数: 3121字
• 语种: 中文

摘要

为克服合成孔径雷达(SAR:Synthetic Aperture Radar)图像的方位敏感性和平移敏感性给识别带来的困难,提出一种基于二维离散小波变换与中心矩特征提取的SAR图像目标识别方法.该方法通过对图像的二维离散小波分解提取低频子带图像,同时提取具有平移不变性的中心矩作为特征向量,利用支持向量机进行目标分类和识别.实验结果表明,该方法在有效抑制噪声的情况下,很好地克服了SAR图像对目标方位的敏感性,在减少计算量的同时具有较高的识别率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王德功	空军航空大学航空信息对抗系	34	121	6.0	7.0
2	李勇	空军航空大学航空信息对抗系	8	33	4.0	5.0
3	杨佐龙	空军航空大学航空信息对抗系	9	34	4.0	5.0