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一种联合阴影和目标区域图像的SAR目标识别方法
被引量:
15
1
作者
丁军
刘宏伟
+3 位作者
王英华
王正珏
齐会娇
时荔蕙
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2015年第3期594-600,共7页
地面目标的SAR图像中除了包含目标散射回波形成的区域,还包括由目标遮挡地面形成的阴影区域。但是由于这两种区域中的图像特性不相同,所以传统的SAR图像自动目标识别主要利用目标区域信息进行目标识别,或者单独使用阴影区域进行识别。...
地面目标的SAR图像中除了包含目标散射回波形成的区域,还包括由目标遮挡地面形成的阴影区域。但是由于这两种区域中的图像特性不相同,所以传统的SAR图像自动目标识别主要利用目标区域信息进行目标识别,或者单独使用阴影区域进行识别。该文提出一种阴影区域与目标区域图像联合的稀疏表示模型。通过使用l1\l2范数最小化方法求解该模型得到联合的稀疏表示,然后根据联合重构误差最小准则进行SAR图像目标识别。在运动和静止目标获取与识别(MSTAR)数据集上的识别实验结果表明,通过联合稀疏表示模型可以有效地将目标区域与阴影区域信息进行融合,相对于采用单独区域图像的稀疏表示识别方法性能更好。
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关键词
目标识别
联合稀疏表示
l1/l2范数最小化
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职称材料
题名
一种联合阴影和目标区域图像的SAR目标识别方法
被引量:
15
1
作者
丁军
刘宏伟
王英华
王正珏
齐会娇
时荔蕙
机构
西安电子科技大学雷达信号处理国家重点实验室
出处
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2015年第3期594-600,共7页
基金
国家自然科学基金(61201292
61322103
+3 种基金
61372132)
全国优秀博士学位论文作者专项资金(FANEDD-201156)
国家部委基金
中央高校基本科研业务费专项资金资助课题
文摘
地面目标的SAR图像中除了包含目标散射回波形成的区域,还包括由目标遮挡地面形成的阴影区域。但是由于这两种区域中的图像特性不相同,所以传统的SAR图像自动目标识别主要利用目标区域信息进行目标识别,或者单独使用阴影区域进行识别。该文提出一种阴影区域与目标区域图像联合的稀疏表示模型。通过使用l1\l2范数最小化方法求解该模型得到联合的稀疏表示,然后根据联合重构误差最小准则进行SAR图像目标识别。在运动和静止目标获取与识别(MSTAR)数据集上的识别实验结果表明,通过联合稀疏表示模型可以有效地将目标区域与阴影区域信息进行融合,相对于采用单独区域图像的稀疏表示识别方法性能更好。
关键词
目标识别
联合稀疏表示
l1/l2范数最小化
Keywords
SAR
SAR
Target recognition
Joint sparse representation
l1/l2-norm minimization
分类号
TN957.51 [电子电信—信号与信息处理]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一种联合阴影和目标区域图像的SAR目标识别方法
丁军
刘宏伟
王英华
王正珏
齐会娇
时荔蕙
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2015
15
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职称材料
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参考文献
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