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一种鲁棒的多尺度稀疏表示SAR目标识别方法
被引量:
6
1
作者
向卫力
李晓辉
+2 位作者
周勇胜
李传荣
唐伶俐
《中国科学院大学学报(中英文)》
CSCD
北大核心
2017年第1期99-105,共7页
提出一种基于多尺度Gabor滤波特征提取和稀疏表示的SAR图像目标识别方法。首先,在目标分割的基础上,利用Gabor滤波器对SAR目标图像在不同方向上进行滤波,增强目标的局部特征;然后,根据稀疏表示模型,以训练样本特征为原子构建字典,利用...
提出一种基于多尺度Gabor滤波特征提取和稀疏表示的SAR图像目标识别方法。首先,在目标分割的基础上,利用Gabor滤波器对SAR目标图像在不同方向上进行滤波,增强目标的局部特征;然后,根据稀疏表示模型,以训练样本特征为原子构建字典,利用稀疏求解算法选择最优的原子集合来表示测试样本特征,进而计算表示系数中非负值的l1范数来判别测试样本。实验结果验证了该算法的有效性与鲁棒性。
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关键词
SAR
目标识别
稀疏表示
多尺度
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职称材料
题名
一种鲁棒的多尺度稀疏表示SAR目标识别方法
被引量:
6
1
作者
向卫力
李晓辉
周勇胜
李传荣
唐伶俐
机构
中国科学院光电研究院中国科学院定量遥感信息技术重点实验室
中国科学院大学
出处
《中国科学院大学学报(中英文)》
CSCD
北大核心
2017年第1期99-105,共7页
基金
国家自然科学基金(61331020
61571422)
+1 种基金
国家863计划项目(2013AA122903
2013AA122904)资助
文摘
提出一种基于多尺度Gabor滤波特征提取和稀疏表示的SAR图像目标识别方法。首先,在目标分割的基础上,利用Gabor滤波器对SAR目标图像在不同方向上进行滤波,增强目标的局部特征;然后,根据稀疏表示模型,以训练样本特征为原子构建字典,利用稀疏求解算法选择最优的原子集合来表示测试样本特征,进而计算表示系数中非负值的l1范数来判别测试样本。实验结果验证了该算法的有效性与鲁棒性。
关键词
SAR
目标识别
稀疏表示
多尺度
Keywords
SAR
target recognition
sparse representation
multi-scale
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一种鲁棒的多尺度稀疏表示SAR目标识别方法
向卫力
李晓辉
周勇胜
李传荣
唐伶俐
《中国科学院大学学报(中英文)》
CSCD
北大核心
2017
6
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