基于壓縮感知的SAR圖像目標(biāo)識(shí)別算法研究.pdf

1、合成孔徑雷達(dá)(Synthetic Aperture Radar，SAR)具有遠(yuǎn)距離、全天時(shí)全天候?qū)Φ赜^測(cè)、能夠穿透云霧植被、多波段、多極化等特點(diǎn)，目前一直朝著高分辨率、多功能、多工作模式的方向發(fā)展。SAR圖像目標(biāo)識(shí)別在國(guó)民經(jīng)濟(jì)和國(guó)防建設(shè)中有著廣泛的應(yīng)用，如反彈道導(dǎo)彈的防御系統(tǒng)、海洋監(jiān)測(cè)系統(tǒng)、艦船目標(biāo)的識(shí)別、礦藏探測(cè)等。
　　為了提高SAR圖像目標(biāo)的識(shí)別率，需解決特征提取及選擇、分類器設(shè)計(jì)等關(guān)鍵技術(shù)。本文對(duì)上述關(guān)鍵技術(shù)展開(kāi)研究，研究

2、成果如下：
　　首先，提出了一種基于混合智能優(yōu)化的SAR圖像特征選擇算法。先采用分形特征對(duì)SAR目標(biāo)進(jìn)行圖像增強(qiáng)，基于閾值分割后的圖像提出一種基于圖像矩的方位角估計(jì)方法。然后基于未校正和校正后的圖像分別提取Zernike矩、Gabor小波系數(shù)和灰度共生矩陣構(gòu)成候選特征集合。采用了一種結(jié)合遺傳算法和二值粒子群的混合智能優(yōu)化算法實(shí)現(xiàn)SAR圖像特征選擇。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，優(yōu)化后的特征集合具有一定泛化能力，一方面提高了SAR圖像目標(biāo)識(shí)別的準(zhǔn)確

3、率，另一方面減小了SAR圖像目標(biāo)識(shí)別的時(shí)間。
　　其次，闡述了基于壓縮感知的SAR圖像目標(biāo)識(shí)別算法的基本原理，通過(guò)實(shí)驗(yàn)研究了影響該算法性能的主要因素，包括圖像預(yù)處理算法、構(gòu)成字典的樣本數(shù)量和字典構(gòu)成方法。為降低SAR圖像目標(biāo)識(shí)別中目標(biāo)方位角帶來(lái)的影響，并提高SAR圖像變形目標(biāo)的識(shí)別率，提出了一種基于壓縮感知和支持向量機(jī)決策級(jí)融合的SAR圖像變形目標(biāo)識(shí)別算法，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，基于壓縮感知結(jié)果進(jìn)行目標(biāo)方位角估計(jì)是有效的，且隨著訓(xùn)練樣本數(shù)