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文檔簡介
1、合成孔徑雷達(SAR)自動目標識別技術應用圖像處理、模式識別等領域的相關知識,實現(xiàn)SAR圖像中目標的自動識別,近年來受到了世界各國專家學者的廣泛關注。SAR自動目標識別系統(tǒng)主要包含SAR目標檢測、SAR目標鑒別、以及SAR目標識別三個階段。其中,第二階段是SAR目標鑒別,用以去除SAR目標檢測后的雜波虛警。傳統(tǒng)的SAR目標鑒別算法在簡單的場景下可以得到較好的鑒別效果,但是對于復雜的場景,鑒別效果不夠理想。因此本文針對復雜場景下的SAR目
2、標鑒別難點問題進行研究。
本文的主要內(nèi)容介紹如下:
1.介紹SAR自動目標識別系統(tǒng)的背景、意義、以及目標鑒別算法的研究進展。
2.研究基于雜波分類的SAR目標兩步鑒別算法。結合現(xiàn)有的目標鑒別算法,對雜波進行自然雜波和人造雜波分類,分兩步去除雜波虛警,首先去除自然雜波虛警,然后去除人造雜波虛警。用實驗驗證基于雜波分類的SAR目標兩步鑒別算法比現(xiàn)有的鑒別算法鑒別性能更佳。
3.研究基于梯度直方圖特征的
3、SAR目標鑒別算法。首先通過邊緣檢測算法提取梯度幅度圖像和梯度方向圖像;然后提取切片圖像整體梯度直方圖特征,估計主方向;繼而按照主方向旋轉(zhuǎn)切片圖像,并在旋轉(zhuǎn)后的梯度幅度圖像中進行模板匹配,獲取切片圖像的最佳匹配矩形;此后,在最佳匹配矩形中提取梯度直方圖特征;最后,采用支持向量機(SVM)分類器實現(xiàn)復雜場景下單目標與人造雜波的鑒別。
4.研究了基于詞袋模型的SAR目標鑒別算法。首先提取切片圖像的局部區(qū)域;接著提取局部區(qū)域的對齊梯
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