混合智能优化算法的SAR图像特征选择

• 作者: 张琴 徐英 谷雨 赖晓平
• 来源期刊: 遥感学报
• 学科: 工学
• 关键词: SAR图像 特征选择 混合智能优化算法 分形特征 Zernike矩
• 年，卷（期）: 2016,（1）
• 所属期刊栏目: 技术方法
• 页码范围: 73-79
• 分类号: TP753
• 语种: 中文
• DOI: 10.11834/jrs.20165140

摘要

为提高SAR图像自动目标识别的准确率及实时性,提出了一种基于混合智能优化的SAR图像特征选择算法.首先,采用分形特征对SAR图像进行增强,基于分割后的图像提出了一种基于图像矩的方位角估计方法.然后基于未校正和校正后的图像分别提取Zernike矩、Gabor小波系数和灰度共生矩阵构成候选特征集合,使用遗传算法结合二值粒子群的混合优化算法实现SAR图像特征选择.最后,采用MSTAR数据库验证本文算法的有效性.实验结果表明,优化后的特征集合具有一定泛化能力,一方面提高了SAR目标识别的准确率,另一方面减小了SAR图像目标识别的时间.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	谷雨	杭州电子科技大学通信信息传输与融合技术国防重点学科实验室	42	201	7.0	12.0
2	徐英	杭州电子科技大学生命信息与仪器工程学院	13	55	5.0	7.0
3	张琴	杭州电子科技大学通信信息传输与融合技术国防重点学科实验室	3	12	2.0	3.0
4	赖晓平	杭州电子科技大学通信信息传输与融合技术国防重点学科实验室	9	18	3.0	4.0