發(fā)布時(shí)間：2018-04-02 08:37

  本文選題：合成孔徑雷達(dá)圖像　切入點(diǎn)：目標(biāo)識(shí)別　出處：《計(jì)算機(jī)應(yīng)用》2014年11期

【摘要】：針對(duì)合成孔徑雷達(dá)圖像預(yù)處理魯棒性不足、特征提取及利用不充分等問題,提出了一種基于深度置信網(wǎng)絡(luò)的合成孔徑雷達(dá)(SAR)圖像目標(biāo)自動(dòng)識(shí)別算法。首先提出一種基于雙樹復(fù)小波變換(DT-CWT)的非局部均值圖像降斑算法,并結(jié)合目標(biāo)方位角估計(jì)實(shí)現(xiàn)對(duì)原始數(shù)據(jù)魯棒的預(yù)處理;最后,引入多層深度置信網(wǎng)絡(luò)提取針對(duì)合成孔徑雷達(dá)目標(biāo)的深度抽象視覺信息作為特征并完成識(shí)別任務(wù)。采用3類運(yùn)動(dòng)與靜止目標(biāo)的獲取與識(shí)別(MSTAR)實(shí)測數(shù)據(jù)進(jìn)行的仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,所提算法具有較高魯棒性和識(shí)別率。
[Abstract]:In order to solve the problem of insufficient robustness , feature extraction and insufficient utilization of synthetic aperture radar image preprocessing , a non - local mean image speckle reduction algorithm based on depth confidence network is proposed . Firstly , a non - local mean image speckle reduction algorithm based on double tree complex wavelet transform ( DT - CWT ) is proposed .

【作者單位】： 空軍工程大學(xué)航空航天工程學(xué)院;解放軍66350部隊(duì);
【分類號(hào)】：TN957.52

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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2 劉貫領(lǐng);聲目標(biāo)識(shí)別方法研究[D];南京理工大學(xué);2003年

本文編號(hào)：1699594