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文檔簡介
1、SAR在環(huán)境監(jiān)測、資源勘探及軍事領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用,SAR圖像因其良好的穿透性比光學(xué)圖像包含更豐富的內(nèi)容,對SAR圖像解譯可以獲得覆蓋區(qū)域的相關(guān)信息和知識。目標(biāo)識別是SAR圖像解譯和分析的重要過程,識別過程主要包括檢測、鑒別和識別三個階段。PCNN是一種自組織無監(jiān)督神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),具有尺度和旋轉(zhuǎn)不變特性,且其模型很容易通過硬件實現(xiàn),因此實時性優(yōu)于其他類型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
當(dāng)前國內(nèi)外SAR目標(biāo)識別,在圖像相干斑的抑制階段,主要采用局域統(tǒng)
2、計濾波方法和結(jié)構(gòu)濾波算法和小波算法；在圖像目標(biāo)檢測階段主要采用CFAR方法；在目標(biāo)鑒別階段主要采用遺傳算法對目標(biāo)和非目標(biāo)進(jìn)行鑒別；在目標(biāo)的分類和識別階段主要采用馬爾可夫隨機(jī)場、支持向量機(jī)和Gabor小波等基于邊緣檢測的方法。
本文主要研究PCNN在SAR降噪和目標(biāo)特征提取過程中的應(yīng)用,通過對比PCNN方法和現(xiàn)有方法的實驗效果確定PCNN在SAR目標(biāo)識別過程的適用性。同時,因研究需要大量的支持?jǐn)?shù)據(jù)集,本文所使用數(shù)據(jù)均來自SA
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