基于圖像域特征稀疏表示的SAR目標(biāo)識別研究.pdf

1、合成孔徑雷達(dá)(Synthetic Aperture Radar, SAR)是一種高分辨率成像雷達(dá)，它具有全天候、全環(huán)境的工作能力?；诟叻直媛蔛AR圖像的目標(biāo)識別技術(shù)在軍事偵察、礦藏勘探、環(huán)境監(jiān)測等領(lǐng)域有著巨大的用途，受到了世界各地廣大科研工作者的關(guān)注，也是本文的研究重點，本文主要完成的工作如下：
　?。?）研究了 SAR圖像中的目標(biāo)特性，通過對散射體分布特性的研究，發(fā)現(xiàn)圖像中強(qiáng)弱散射體位置分布信息是一種鑒別特征，提出了一種可以提

2、取SAR圖像中散射體位置分布信息的特征：二維切片Zernike矩特征，并且對二維切片Zernike矩特征進(jìn)行了分析，從理論上得出了二維切片Zernike矩是一種鑒別性特征。
　?。?）研究了稀疏表示的理論，對稀疏表示近似求解算法，基于稀疏表示的分類識別系統(tǒng)的構(gòu)建做了充分的了解，并且對標(biāo)準(zhǔn)稀疏表示分類識別方法的優(yōu)缺點做了充分的分析。標(biāo)準(zhǔn)稀疏表示分類識別方法具有識別率高、抗噪聲性能強(qiáng)等優(yōu)點，同時標(biāo)準(zhǔn)稀疏表示分類識別方法具有求解高維數(shù)據(jù)

3、困難、效率低等缺點，不適合構(gòu)建實時的目標(biāo)識別系統(tǒng)。
　　（3）研究了基于二維切片 Zernike矩特征和非負(fù)最小二乘稀疏表示分類器的SAR目標(biāo)識別算法。非負(fù)最小二乘稀疏表示分類模型很好的克服了標(biāo)準(zhǔn)稀疏表示模型的缺點，因此本文將非負(fù)最小二乘稀疏表示分類模型用于SAR目標(biāo)識別，提出了基于二維切片Zernike矩特征和非負(fù)最小二乘稀疏表示分類器的SAR目標(biāo)識別算法。開展了基于MSTAR數(shù)據(jù)集的一系列場景下的SAR目標(biāo)識別實驗，實驗結(jié)果證