基于NMF的SAR圖像目標(biāo)識(shí)別方法研究.pdf_第1頁
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1、合成孔徑雷達(dá)自動(dòng)目標(biāo)識(shí)別(SAR ATR)作為SAR資源應(yīng)用的重要途徑,在軍用和民用領(lǐng)域正發(fā)揮著越來越重要的作用。SAR ATR的關(guān)鍵技術(shù)和核心任務(wù)是特征提取。常用的特征提取方法來源于光學(xué)圖像處理領(lǐng)域,需要將其加以適當(dāng)?shù)母倪M(jìn)才能適用于SAR圖像。本文結(jié)合SAR成像的特殊機(jī)理,利用基于稀疏NMF特征提取方法,結(jié)合平滑約束和半監(jiān)督約束,重點(diǎn)挖掘SAR圖像數(shù)據(jù)中包含的目標(biāo)特征信息,提高系統(tǒng)識(shí)別性能。具體內(nèi)容如下:
  1.介紹PCA和I

2、CA兩種基于矩陣性質(zhì)的特征提取方法,并將其應(yīng)用于MSTAR圖片中。其次詳細(xì)介紹非負(fù)矩陣分解(NMF)法,并對(duì)其收斂性進(jìn)行推導(dǎo)。最后應(yīng)用于三類坦克的特征提取中。
  2.由于合成孔徑雷達(dá)特殊的成像環(huán)境和機(jī)理,導(dǎo)致SAR圖像包含稀疏特性。通過對(duì)NMF方法進(jìn)行改進(jìn)可以提取出圖像中的稀疏信息。在現(xiàn)有稀疏NMF的基礎(chǔ)上,本文提出兩種改進(jìn)方法:基于平滑的稀疏NMF和基于半監(jiān)督的稀疏NMF。這兩種改進(jìn)方法能夠有效的表征SAR圖像中的稀疏特性,在

3、收斂速度、特征稀疏度和特征出圖等方面,性能均優(yōu)于現(xiàn)有的稀疏NMF。
  3.為了驗(yàn)證改進(jìn)特征提取法的有效性,本文利用基于Parzen窗的特征高斯分布函數(shù)計(jì)算特征間距:1、T72和BMP2在15度時(shí)的類間距離變化,2、BTR70在15度和17度時(shí)的類內(nèi)距離變化。其次利用支持向量機(jī)(SVM)對(duì)目標(biāo)進(jìn)行分類識(shí)別,同時(shí)計(jì)算分類識(shí)別率。
  4.作為對(duì)比,本文提出一種基于屬性散射中心模型的特征提取法。該方法通過設(shè)定模型、參數(shù)初值選擇以

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