结合NSCT和TPCA的SAR图像目标识别

• 作者: 代作松 张伟昌 王文政
• 来源期刊: 火力与指挥控制
• 学科: 工学
• 关键词: 合成孔径雷达 目标识别 非下采样轮廓波变换(NSCT) 张量主成分分析(TPCA)
• 年，卷（期）: 2020,（9）
• 所属期刊栏目: 理论研究
• 页码范围: 41-46
• 页数: 6页
• 分类号: TP753
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-0640.2020.09.008

摘要

提出了一种结合非下采样轮廓波变换(NSCT)和张量主成分分析(TPCA)的合成孔径雷达(SAR)图像目标识别方法.采用NSCT对SAR图像进行分解获得多尺度、多方向的子带图像,从而为目标提供更充分的描述信息.采用TPCA对各个子带图像进行特征提取,降低其中的冗余.基于各个子带图像的特征矩阵,通过线性加权的方法获得测试样本与训练样本之间的距离测度.根据K近邻(K-NN)的基本思想对测试样本进行分类决策.采用MSTAR数据集设置多种实验条件对提出方法进行测试,结果反映了该方法的有效性.