【摘要】：地面目標(biāo)的SAR圖像中除了包含目標(biāo)散射回波形成的區(qū)域,還包括由目標(biāo)遮擋地面形成的陰影區(qū)域。但是由于這兩種區(qū)域中的圖像特性不相同,所以傳統(tǒng)的SAR圖像自動目標(biāo)識別主要利用目標(biāo)區(qū)域信息進行目標(biāo)識別,或者單獨使用陰影區(qū)域進行識別。該文提出一種陰影區(qū)域與目標(biāo)區(qū)域圖像聯(lián)合的稀疏表示模型。通過使用l1\l2范數(shù)最小化方法求解該模型得到聯(lián)合的稀疏表示,然后根據(jù)聯(lián)合重構(gòu)誤差最小準(zhǔn)則進行SAR圖像目標(biāo)識別。在運動和靜止目標(biāo)獲取與識別(MSTAR)數(shù)據(jù)集上的識別實驗結(jié)果表明,通過聯(lián)合稀疏表示模型可以有效地將目標(biāo)區(qū)域與陰影區(qū)域信息進行融合,相對于采用單獨區(qū)域圖像的稀疏表示識別方法性能更好。
[Abstract]:The SAR image of the ground target includes not only the area formed by the scattering echo of the target, but also the shaded area formed by the target occluding the ground. However, because the image characteristics of the two regions are different, the traditional SAR image automatic target recognition mainly uses the target region information to recognize the target, or uses the shadow region to recognize the target separately. In this paper, a sparse representation model of image association between shaded region and target region is proposed. The joint sparse representation is obtained by solving the model by using L1\ L2 norm minimization method, and then the target recognition of SAR image is carried out according to the minimum error criterion of joint reconstruction. The experimental results on moving and stationary target acquisition and recognition (MSTAR) data sets show that the joint sparse representation model can effectively fuse the information of target region and shaded area. The performance of the sparse representation recognition method is better than that of the sparse representation method based on a single region image.
【作者單位】： 西安電子科技大學(xué)雷達信號處理國家重點實驗室;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(61201292,61322103,61372132) 全國優(yōu)秀博士學(xué)位論文作者專項資金(FANEDD-201156) 國家部委基金 中央高�；究蒲袠I(yè)務(wù)費專項資金資助課題
【分類號】：TN957.52

【參考文獻】

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本文編號：2435350