脈沖耦合神經網絡在SAR自動目標識別中的應用研究.pdf_第1頁
已閱讀1頁，還剩57頁未讀， 繼續(xù)免費閱讀

下載本文檔

版權說明：本文檔由用戶提供并上傳，收益歸屬內容提供方，若內容存在侵權，請進行舉報或認領

文檔簡介

1、SAR在環(huán)境監(jiān)測、資源勘探及軍事領域得到廣泛應用,SAR圖像因其良好的穿透性比光學圖像包含更豐富的內容,對SAR圖像解譯可以獲得覆蓋區(qū)域的相關信息和知識。目標識別是SAR圖像解譯和分析的重要過程,識別過程主要包括檢測、鑒別和識別三個階段。PCNN是一種自組織無監(jiān)督神經網絡,具有尺度和旋轉不變特性,且其模型很容易通過硬件實現(xiàn),因此實時性優(yōu)于其他類型的神經網絡。
　　 當前國內外SAR目標識別,在圖像相干斑的抑制階段,主要采用局域統(tǒng)

2、計濾波方法和結構濾波算法和小波算法；在圖像目標檢測階段主要采用CFAR方法；在目標鑒別階段主要采用遺傳算法對目標和非目標進行鑒別；在目標的分類和識別階段主要采用馬爾可夫隨機場、支持向量機和Gabor小波等基于邊緣檢測的方法。
　　 本文主要研究PCNN在SAR降噪和目標特征提取過程中的應用,通過對比PCNN方法和現(xiàn)有方法的實驗效果確定PCNN在SAR目標識別過程的適用性。同時,因研究需要大量的支持數據集,本文所使用數據均來自SA

溫馨提示

  • 1. 本站所有資源如無特殊說明，都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
  • 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等，如果需要附件，請聯(lián)系上傳者。文件的所有權益歸上傳用戶所有。
  • 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙，網頁內容里面會有圖紙預覽，若沒有圖紙預覽就沒有圖紙。
  • 4. 未經權益所有人同意不得將文件中的內容挪作商業(yè)或盈利用途。
  • 5. 眾賞文庫僅提供信息存儲空間，僅對用戶上傳內容的表現(xiàn)方式做保護處理，對用戶上傳分享的文檔內容本身不做任何修改或編輯，并不能對任何下載內容負責。
  • 6. 下載文件中如有侵權或不適當內容，請與我們聯(lián)系，我們立即糾正。
  • 7. 本站不保證下載資源的準確性、安全性和完整性, 同時也不承擔用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。

評論

0/150

提交評論