基于局部多分辨特征的SAR圖像自動目標(biāo)識別_第1頁
基于局部多分辨特征的SAR圖像自動目標(biāo)識別_第2頁
基于局部多分辨特征的SAR圖像自動目標(biāo)識別_第3頁
基于局部多分辨特征的SAR圖像自動目標(biāo)識別_第4頁
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文檔簡介

1、 清 華 大 學(xué) 學(xué) 報 （ 自 然 科 學(xué) 版） （ ） ， 征提取后 ， 送入分類器進行測試 ， 輸出分類結(jié)果 。 原圖像大 小 為 均值 × 像 素， ，方 差 ，動態(tài)范圍 ，等效視數(shù) ，輻射分 辨率 目 標(biāo) 分 割 后， 雖然目標(biāo)的重心相對于原 ； 但 經(jīng) 過 分 類 實 驗， 始 切片 中 心 有 所 偏 移 ， 圖像中 類 個目 標(biāo) 均 能 實 現(xiàn) 正 確 檢 測 和 識 別 ， 充 分證實了本文方法的有效性 。 為了進一步測試算法在強噪聲下的魯棒性， 向 圖像相 原始圖像中加入 相 干 斑 噪 聲 。 加 入 噪 聲 后 ， 關(guān)參數(shù) 如 下 ：均 值 ，方 差 ，動 態(tài)

2、 范 圍 ，等 效 視 數(shù) ，輻 射 分 辨 率 ，峰 值 信 噪比 重 心 計 算， 目標(biāo) 。 采用相同的目 標(biāo) 檢 測 、 ） ，分類結(jié)果顯示 ， 圖 圖像中的 個目標(biāo) 切片獲取 （ 仍能正確檢測和識 別 ， 進一步證實了本文特征提取 方法的有效性和魯棒性 。 對大場景 目標(biāo)切片分類正確率高 ， 圖 像中的多類 、 多個目 標(biāo) 的 分 割 與 自 動 目 標(biāo) 識 別 也 非 常有效 ， 并且對相干斑噪聲具有較強的魯棒性 。 ） 參考文獻 （ ， ， ， ： ， ： ， ， （ ） ： ， （ ） ： ， ， ， ， ： ， ： （ ） ： ， ， （ ） ： ， ， ： ， ， ， ， ， ： ， ， ， ， ， ： ， ， 圖 加入相干斑噪聲的多目標(biāo)場景圖像 仿真 結(jié) 論 受感受野模型與多分辨分析的啟發(fā)， 提出了一 種從圖像局部點出 發(fā) ， 對圖像進行多分辨分析的圖 并 應(yīng) 用 于 像處理方 法 ， 數(shù) 據(jù) 集 中 的 圖像目標(biāo)的特 征 提 取 。 同 時 基 于 多 級 特 征 的 整 合 ， 運用基于多 尺 度 核 方 法 的 實現(xiàn)了三類 模 型 ， 目 標(biāo) 的 分 類。該 方 法 實 現(xiàn) 簡 單、 快 速

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