基于稀疏表示和深度學(xué)習(xí)的SAR圖像目標(biāo)識(shí)別研究.pdf_第1頁
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1、合成孔徑雷達(dá)(Synthetic Aperture Radar, SAR)是一種主動(dòng)式相干成像雷達(dá),在環(huán)境監(jiān)測(cè)、資源勘察和國(guó)防軍事等領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用。SAR在軍事領(lǐng)域最主要的應(yīng)用是實(shí)現(xiàn)對(duì)特定軍事目標(biāo)的檢測(cè)和識(shí)別,如何實(shí)現(xiàn)SAR圖像的自動(dòng)目標(biāo)識(shí)別(Automatic Target Recognition,ATR),具有重要的理論和實(shí)踐意義。SAR圖像的目標(biāo)識(shí)別研究也成為了國(guó)內(nèi)外的研究熱點(diǎn)。本文針對(duì)SAR圖像目標(biāo)識(shí)別中受相干斑噪聲干擾,底

2、層特征不穩(wěn)健等問題,結(jié)合稀疏表示的特征學(xué)習(xí)能力和深度網(wǎng)絡(luò)的高層特征抽取能力,分別提出了基于多尺度稀疏表示和基于深層去噪自編碼網(wǎng)絡(luò)的SAR圖像目標(biāo)識(shí)別算法,主要工作如下:
  1.基于多尺度稀疏表示方法的SAR圖像目標(biāo)識(shí)別方法。針對(duì)傳統(tǒng)稀疏表示方法中缺少多尺度信息,且直接在SAR圖像域進(jìn)行稀疏表示易受噪聲干擾等問題,提出一種基于密集SIFT特征的多尺度稀疏表示算法,首先提取圖像的多尺度密集SIFT特征,利用SIFT特征訓(xùn)練多尺度字典

3、,進(jìn)一步對(duì)局部特征進(jìn)行稀疏表示,最后使用多尺度稀疏表示訓(xùn)練線性SVM進(jìn)行目標(biāo)分類。
  2.基于深層去噪自編碼網(wǎng)絡(luò)的SAR圖像目標(biāo)識(shí)別方法??紤]SAR圖像的相干斑噪聲特性,利用去噪自編碼器對(duì)噪聲的魯棒性,提出基于深層去噪自編碼網(wǎng)絡(luò)的SAR圖像深層特征提取方法,首先通過提取大量密集SIFT特征作為特征輸入,訓(xùn)練去噪自編碼網(wǎng)絡(luò),避免了網(wǎng)絡(luò)出現(xiàn)過擬合。通過深層去噪自編碼網(wǎng)絡(luò),對(duì)SIFT特征進(jìn)行了高層特征的抽取,用于后期分類器的特征輸入。

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