基于小波变换和深层稀疏编码的SAR目标识别

• 作者: 倪嘉成 李帅 王坤 许悦雷 马时平
• 来源期刊: 电视技术
• 学科: 工学
• 关键词: 合成孔径雷达图像 目标识别 深层稀疏编码 深度学习 小波变换
• 年，卷（期）: 2014,（13）
• 所属期刊栏目: 数字视频
• 页码范围: 31-35
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 字数: 4392字
• 语种: 中文

摘要

针对SAR图像预处理算法自适应能力差、带标签图像不足、目标特征提取困难等问题,提出了一种基于小波变换和深层稀疏编码的SAR图像目标自动识别算法.首先利用灰度值和尺度缩放获得大量的无标签SAR目标,并采用离散小波变换对图像进行高效的降维,再结合深层稀疏编码提取目标的深层抽象特征并完成识别任务.采用MSTAR数据库中3类军事目标进行算法仿真与验证.实验结果表明,在没有预处理的情况下,该算法能够有效地完成多目标SAR图像分类,且具有较高的识别率和鲁棒性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	许悦雷	空军工程大学航空航天工程学院	61	585	13.0	22.0
2	马时平	空军工程大学航空航天工程学院	74	784	15.0	25.0
3	李帅	空军工程大学航空航天工程学院	19	117	6.0	10.0
4	倪嘉成	空军工程大学航空航天工程学院	9	85	3.0	9.0