结合多分辨率表示和复数域CNN的SAR图像目标识别方法

• 作者: 乔良才
• 来源期刊: 激光与光电子学进展
• 关键词: 图像处理 合成孔径雷达 目标识别 多分辨率表示 复数域CNN 线性加权融合
• 年，卷（期）: 2020,（24）
• 所属期刊栏目: 图像处理|Image Processing
• 页码范围: 90-98
• 页数: 9页
• 分类号: TN957
• 语种: 中文
• DOI: 10.3788/LOP57.241007

摘要

为了提高合成孔径雷达(SAR)图像目标的识别性能,将多分辨率表示与复数域卷积神经网(CNN)联合使用.首先通过对原始SAR图像的时频域进行处理,获得其多分辨率表示图像;然后采用复数域CNN分别对原始SAR图像及其多分辨率表示图像进行分类;接着对分类结果进行线性加权融合,根据融合结果对测试样本类别进行判决;最后基于MSTAR数据集对所提方法在标准和扩展的操作条件下进行实验.实验结果表明,所提方法具有有效性及稳健性.