二维变分模态分解在SAR图像特征提取及目标识别中的应用

• 作者: 毛舒宇 岳凤英
• 来源期刊: 电光与控制
• 关键词: 合成孔径雷达(SAR) 目标识别 二维变分模态分解 支持向量机 线性加权融合
• 年，卷（期）: 2021,（3）
• 所属期刊栏目: 工程应用|Engineering Application
• 页码范围: 98-101,106
• 页数: 5页
• 分类号: TP753
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-637X.2021.03.020

摘要

将二维变分模态分解(BVMD)应用于合成孔径雷达(SAR)图像特征提取及目标识别,经过BVMD分解后,产生原始SAR图像的若干分解成分,可更有效地描述目标的全局和局部细节信息.首先,决策过程利用支持向量机(SVM)对原始图像及分解成分进行独立分类;然后,基于线性加权融合对它们的结果进行处理,根据最终的决策变量获得目标类别决策;最后,采用MSTAR数据集开展测试,分别在标准操作条件、俯仰角差异和噪声干扰条件下进行实验,并与现有几类方法进行比较,结果验证了方法的有效性.