基于流形和核方法的SAR自動目標(biāo)識別研究.pdf

1、合成孔徑雷達(dá)（Synthetic Aperture Radar，SAR）是一種高分辨成像雷達(dá)，具有全天時，全天候工作，強(qiáng)穿透性等特點(diǎn)，為目標(biāo)識別提供了可靠的數(shù)據(jù)依據(jù)。SAR自動目標(biāo)識別（Automatic Target Recogniton，ATR）是在沒有人工干預(yù)的情況下根據(jù)SAR圖像自動識別出目標(biāo)位置并判斷其類型屬性等信息，SAR ATR在民用和軍用領(lǐng)域具有十分重要的作用，已成為國內(nèi)外研究的熱門課題之一。
　　本文從SAR圖像

2、預(yù)處理和SAR圖像特征提取兩個方面展開研究，具體工作如下：
　　（1）針對SAR圖像相干斑噪聲嚴(yán)重，背景區(qū)域較大，不利于后續(xù)處理的問題，采用相干斑抑制、冪增強(qiáng)、圖像分割和質(zhì)心配準(zhǔn)等方法，抑制SAR圖像噪聲，分割出目標(biāo)圖像，降低了后續(xù)處理的數(shù)據(jù)維數(shù)，并保留了目標(biāo)圖像的細(xì)節(jié)信息。
　?。?）針對采用全局線性結(jié)構(gòu)的特征提取方法不利于提取高維數(shù)據(jù)特征的問題，提出了基于流形學(xué)習(xí)理論的最大異類距離嵌入（Maximum Interclas

3、s Distance Embedding，MIDE）特征提取方法，該算法可以有效解決非線性結(jié)構(gòu)特征提取問題，提高特征的識別率。
　?。?）針對一維特征提取方法損失了 SAR圖像結(jié)構(gòu)信息的問題，提出MIDE的二維擴(kuò)展方法，即二維最大異類距離嵌入（Two Dimensional Maximum Interclass Distance Embedding，2DMIDE）特征提取方法；針對2DMIDE僅對SAR圖像進(jìn)行垂直方向壓縮，特征維

4、數(shù)較大的問題，將2DPCA和2DMIDE相結(jié)合，提出了2DPCA-based2DMIDE特征提取方法。該方法可以在水平方向和垂直方向?qū)?shù)據(jù)壓縮，提高特征識別率的同時大幅壓縮了特征維數(shù)。
　　（4）針對MIDE方法無法對類別信息未知的訓(xùn)練數(shù)據(jù)提取特征信息的問題，本文提出了一種非監(jiān)督特征提取算法，最大方差展開嵌入（Maximum Variance Unfolding Embedding，MVUE）。該方法結(jié)合了流形學(xué)習(xí)理論和核方法，通