一种基于改进核主成分分析的SAR图像识别方法研究

被引：8

作者：

李翊 ^{[1
]}

张静 ^{[2
]}

吴凌华 ^{[3
]}

杨迎化 ^{[4
,5
]}

机构：

[1] 海军驻西安导弹设备军事代表室

[2] 海军航空工程学院信息融合研究所

[3] 海军驻成都地区航空军事代表室

[4] 海军工程大学兵器工程系

[5] 海军潜艇学院导弹兵器系

来源：

海军航空工程学院学报 | 2009年 / 24卷 / 03期

关键词：

合成孔径雷达; 自动目标识别; 核主成分分析; 局部特征; 双分类器;

D O I：

暂无

中图分类号：

TN957.52 [数据、图像处理及录取];

学科分类号：

080904 ; 0810 ; 081001 ; 081002 ; 081105 ; 0825 ;

摘要：

针对传统核主成分分析方法识别SAR图像时,存在图像像素之间关联性差、对目标姿态角依赖性强等局限性,研究了一种基于改进核主成分分析的SAR图像识别方法。其研究思想是,结合SAR图像的特点提出了一种基于局部特征核主成分分析的特征提取方法,并设计了一种基于灰关联分析的双分类器对提取特征进行分类。MSTAR仿真实验表明:该方法不仅可以增强图像像素之间的相关性,而且对目标姿态角不存在依赖性,仿真结果验证了方法的有效性和可行性。

引用

页码：307 / 312

页数：6

共 6 条

[1] 基于峰值点的目标对准在MSTAR SAR图像分类中的应用 [J].