基于多尺度稀疏字典的SAR图像目标识别方法

• 作者: 李开明 杨秋 雷磊
• 来源期刊: 火力与指挥控制
• 学科: 工学
• 关键词: SAR目标识别 稀疏表示 小波多尺度分析 稀疏字典
• 年，卷（期）: 2017,（4）
• 所属期刊栏目: 理论研究
• 页码范围: 10-13
• 页数: 4页
• 分类号: TN957
• 字数: 3095字
• 语种: 中文

摘要

针对合成孔径雷达目标识别问题,提出一种基于多尺度稀疏字典的SAR图像目标识别方法.稀疏字典选择是稀疏表示中的关键问题之一,该方法利用小波多尺度分析构造过完备稀疏字典,将训练样本图像在小波解析域中进行小波多层分解,充分利用小波多尺度分析突出图像局部特征的特点,并和过完备稀疏表示有效结合组成级联字典.通过求解测试样本相应的稀疏系数矢量并根据系数矢量中对应训练样本类别的重构误差判定目标类型.实验结果表明,该方法在识别前无需对SAR图像进行预处理,具有良好的识别效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨秋	空军工程大学信息与导航学院	14	53	4.0	6.0
2	李开明	空军工程大学信息与导航学院	35	212	7.0	13.0
3	雷磊	空军工程大学训练部	10	104	6.0	10.0