一种鲁棒的多尺度稀疏表示SAR目标识别方法

• 作者: 向卫力 周勇胜 唐伶俐 李传荣 李晓辉
• 来源期刊: 中国科学院大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: SAR 目标识别 稀疏表示 多尺度
• 年，卷（期）: 2017,（1）
• 所属期刊栏目: 信息与电子科学
• 页码范围: 99-105
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.7523/j.issn.2095-6134.2017.01.013

摘要

提出一种基于多尺度Gabor滤波特征提取和稀疏表示的SAR图像目标识别方法.首先,在目标分割的基础上,利用Gabor滤波器对SAR目标图像在不同方向上进行滤波,增强目标的局部特征;然后,根据稀疏表示模型,以训练样本特征为原子构建字典,利用稀疏求解算法选择最优的原子集合来表示测试样本特征,进而计算表示系数中非负值的l1范数来判别测试样本.实验结果验证了该算法的有效性与鲁棒性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李传荣	中国科学院光电研究院中国科学院定量遥感信息技术重点实验室	73	856	15.0	26.0
2	唐伶俐	中国科学院光电研究院中国科学院定量遥感信息技术重点实验室	34	516	12.0	22.0
3	周勇胜	中国科学院光电研究院中国科学院定量遥感信息技术重点实验室	9	23	3.0	4.0
4	李晓辉	中国科学院光电研究院中国科学院定量遥感信息技术重点实验室	22	238	6.0	15.0
5	向卫力	中国科学院光电研究院中国科学院定量遥感信息技术重点实验室	1	0	0.0	0.0