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题名基于小波变换空间变迹的SAR图像旁瓣抑制方法
被引量:2
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作者
宦若虹
陶一凡
陈月
杨鹏
鲍晟霖
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机构
浙江工业大学计算机科学与技术学院
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出处
《数据采集与处理》
CSCD
北大核心
2019年第3期558-565,共8页
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基金
国家自然科学基金(61302129)资助项目
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文摘
为了进一步提高旁瓣抑制的效果,本文提出一种基于小波变换空间变迹的合成孔径雷达图像旁瓣抑制方法。该方法对成像后的复数图像分别进行实部和虚部的二维小波分解,对分解后得到的各子通道进行空间变迹旁瓣抑制,将旁瓣抑制后的各子通道数据通过小波重构得到实部数据和虚部数据,再对重构后的实部数据和虚部数据分别进行空间变迹旁瓣抑制,最终生成基于小波变换空间变迹旁瓣抑制后的复数图像。实验结果表明,该方法能够在基本不损失图像分辨率的基础上,有效抑制图像的旁瓣电平。
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关键词
合成孔径雷达
旁瓣抑制
小波变换
空间变迹
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Keywords
synthetic aperture radar
sidelobe suppression
wavelet transform
spatial variant apodization
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分类号
TP751.1
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名多线性主成分分析和张量分析的SAR图像目标识别
被引量:3
- 2
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作者
宦若虹
陶一凡
陈月
杨鹏
鲍晟霖
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机构
浙江工业大学计算机科学与技术学院
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出处
《数据采集与处理》
CSCD
北大核心
2018年第5期872-879,共8页
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基金
国家自然科学基金(61302129)资助项目
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文摘
为了提高合成孔径雷达图像目标识别效果,提出一种基于多线性主成分分析和张量分析的合成孔径雷达图像目标识别方法。该方法首先构建四阶张量训练样本,利用多线性主成分分析得到多线性投影矩阵;再通过投影矩阵构建核心张量,对核心张量进行线性判别分析;最后对测试样本分类识别。实验中,将本文提出的多线性主成分分析和张量分析方法在MSTAR公共数据库上进行识别实验,并与主成分分析和二维主成分分析方法进行识别率比较。实验结果表明,本文方法有效保留了图像的空间结构信息,提高了目标正确识别率。
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关键词
合成孔径雷达
目标识别
多线性主成分分析
张量分析
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Keywords
synthetic aperture radar
target recognition
multi-linear principal component analysis
tensor analysis
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分类号
TN959.17
[电子电信—信号与信息处理]
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