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基于局部特征核主成分分析的SAR图像识别方法 总被引:2,自引:1,他引:1
利用传统的核主成分分析方法识别SAR图像时,存在目标姿态角依赖性强、图像象素之间关联性差等问题。针对这些问题,提出一种基于局部特征核主成分分析的SAR图像识别方法。该方法首先对图像进行相关预处理,然后结合SAR图像的特点提出一种基于局部特征核主成分分析的特征提取方法,最后设计了一种双分类器对提取的特征进行分类。MSTAR仿真实验表明:该方法不仅可以增强图像象素之间的相关性,而且对目标姿态角不存在依赖性,仿真结果验证了方法的有效性和可行性。
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模板匹配的分类方法是合成孔径雷达目标识别的重要方法。研究了MSTAR SAR图像,指出图像中的目标峰值点本质上对应于实际物体的散射中心,并且在一定方位区间中具有稳定性。假设目标存在位置偏移的基础上,提出先利用目标峰值点对准目标,再生成模板和分类的思想。分析了方位区间中基准图像的选取及对准过程对模板生成和目标分类的影响程度。最后研究了同类变形目标间的分类,提出了峰值点特征增强成像、预分类、目标对准和正式分类的四步算法。结果证明,所提算法具有较高的分类精度和效率。 相似文献
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本文讨论了合成孔径雷达(SAR)图像中目标的统计特性,并验证了如何利用这一特性进行自动SAR目标分类及识别。文中介绍了一种用于估计目标雷达横截面积的目标平滑算法,这种算法可以与适当的噪声模式相结合以针对给定的成像构造产生多个目标,这就允许对目标特性进行统计分析,用于改进基于特征的分类,并通过对真实目标进行简单的分类实验进行了验证。 相似文献
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针对多视角合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)目标识别问题,提出一种基于目标高分辨率距离像(High Range Resolution Profile,HRRP)时频矩阵非负分解特征提取和识别方法。该方法首先对SAR图像进行滤波预处理,得到相应的目标HRRP序列;然后采用匹配追踪时频分析方法计算得到目标HRRP的时频矩阵;应用非负矩阵分解技术分解时频矩阵,得到相应的谱矢量和时相矢量。基于分解得到的谱矢量和时相矢量提取时频域矩特征和稀疏特征。最后,应用隐马尔科夫模型(Hidden Markov Model,HMM)对这些时频特征序列建模及识别。采用美国运动和静止目标获取与识别(Moving and Stationary Target Acquisition and Recognition,MSTAR)计划公开发布的SAR目标数据库的实验结果表明,该方法不仅能有效降低时频域特征的维数,而且识别性能优于传统的时频域特征。 相似文献
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首先对合成孔径雷达(SAR)图像目标识别的研究背景和国内外发展现状作了简单介绍,然后分析了SAR图像目标识别问题的复杂性,讨论了SAR目标识别系统的一般方案与方法,提出了基于多源信息融合和人机协作的识别框架,进而展望了SAR图像目标识别技术今后的发展方向。 相似文献
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给出了基于广义二维主分量分析(G2DPCA)的合成孔径雷达(SAR)图像目标特征提取 方法。与主分量分析(PCA)相比,在寻求最优投影方向时,它直接基于二维图像矩阵而不 是一维向量,在特征提取前不必将2维图像矩阵转换成1维向量。与二维主分量分析(2DPCA )相比,它可以同时去除图像行和列像素间的相关性。基于美国运动和静止目标获取与识别 (MSTAR)计划录取的数据的实验结果表明,结合预处理,G2DPCA在大大降低了特征 维数的同时,又改善了识别性能,并且正确识别率在97%以上,且对目标方位变化具有较 好的鲁棒性。 相似文献
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在基于模板的目标识别方法中,模板的精度是一个关键问题。由于合成孔径雷达成像机理的原因,在SAR图像中会出现迎坡缩短、顶底倒置和遮挡等现象。因此,SAR图像中的目标形状与一般光学图像中的不同。在进行模板匹配的过程中,其模板也会有相应的变化。针对该问题提出一种目标识别方法,使用新的模板生成方式,即利用OpenGL技术并根据特定目标模型生成符合SAR图像特征的目标模板,这是一种基于模型的识别方法。使用MSTAR提供的数据对该方法进行验证,试验结果证明了方法的有效性。 相似文献
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直升机合成孔径雷达(SAR)已成为遥感领域的重要探测工具。针对平台微小高频振动导致方位重影,造成图像质量降低的问题,提出了一种振动相位补偿算法。首先利用回波录取的几何构型,推导基于直升机振动平台的SAR回波表达式,并引入雅可比-安格尔恒等式,对回波完成一阶贝塞尔级数展开,获得高频振动误差与方位向重影的关系式。然后,从直升机SAR实测数据入手,对方位相位进行差分、提取和快速傅里叶变换,得到振动频点信息,并对频点信息进行反演,得到高频误差相位。最后,利用高频误差相位对原始回波进行补偿,抑制成对回波模糊现象,从而消除方位重影。基于实测数据的成像处理结果验证了所提方法的有效性。 相似文献
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主成分分析(principal component analysis, PCA)是高光谱遥感图像特征提取的重要方法。为了在保证精度的同时,提高高光谱遥感PCA算法的计算效率,文章提出一种基于图形处理器(graphic processing unit,GPU)+中央处理器(central processing unit,CPU)异构系统的PCA并行优化方法。该方法利用GPU的并行计算能力实现PCA中复杂的协方差矩阵计算与维数缩减过程,优化了像元去均值的计算流程;解决了GPU内核计算像元累加和非合并访问问题;利用共享内存机制,提高了访存效率。此外,该方法采用改进的Jacobi快速迭代法在CPU中进行特征分解,保证了算法的精度。实验结果表明,该方法在保证精度的同时能够有效提高计算效率,在Quadro600平台上的加速比达到141倍,满足了高光谱遥感图像实时应用的需求。 相似文献
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在基于移相器的有源编码转发器设计方案基础上,重点对由移相器精度导致的方位信号编码误差进行了深入研究.提出了方位信号最大频率偏移误差的成对回波计算方法,确定了SAR辐射定标精度和移相器精度二者之间的关系.在不同成对回波信杂比条件下,进行了SAR有源编码转发信号的辐射定标成像处理和辐射定标精度测量的仿真实验,得到了有源编码转发器中移相器精度与SAR辐射定标精度间的定量关系. 相似文献