SAR图像特征提取与选择研究

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1、第24卷第5期信号处理Vol。24．No。5垄塑墨生!Q旦墨!鱼盟△垦￡垦Q垦垦竖!堕鱼堡!：垄四墨SAR图像特征提取与选择研究贺志国陆军匡纲要(国防科技大学电子科学与工程学院信息工程系，湖南长沙410073)摘要：特征提取与选择是SARATR的关键技术之一。通过特征提取与选择可以有效地降低数据空间的维数，从而实现对SAR图像的快速、准确解译。本文首先给出特征提取与选择问题的定义及其研究现状，进而对当前常见的特征提取与选择方法进行总结。在此基础上，给出各算法的选取标准。最后探讨了特征提取与选择过程的发展趋势。关键词：特征提取；特征选择；SAR；ATRAsurveyonfeatureextr

2、actionandselectionofSARimagesHEZhi-·guoLUJunKUANGGang·-yao(SchoolofElectronicScienceandEngineering，NUDT，ChangBha，Hunan410073，China)Abstract：ThefeatureextractionandselectionisoneofthekeystepsforSARATR．ItCalleffectivelyreducethedimensionsofdataspacebymeansofthefeatureextractionandselection．Thus．SARi

3、magescanbeinterpretedquicklyand∞cmtely．Inthebegin-IIiIlg，thedefinitionofthefeatureextractionandselectionandthectlrrentresearchstatearebroughtforward．Insuccession，thecommonfeatureextractionandselectionalgorithmsfortargetrecognitionare羽Ⅱnnlari墨ed．Furthermore．thecriteriaforselectingaproperalgorithmar

4、eintroduced．Finally，thefuturedirectionsintheprocessoffeatureextractionandselectionarestudied．KeywDrds：featureextraction；featureselection；SAR；ATR1引言以计算机自动分类为研究方向的SARATR(合成孔径雷达自动目标识别)系统，主要根据不同目标对于电磁波的不同散射特性在图像上表现出来的差异进行解译，一般采用三级处理流程⋯：检测、鉴别和分类。首先，对整幅SAR图像进行检测，以去除明显不是目标的区域，得到潜在目标区域；然后，对潜在目标区域进行目标鉴别，剔除

5、其中的自然杂波虚警或明显比目标大或小的人造杂波区域，得到目标感兴趣区域(ROD；最后，对目标ROI进行更复杂、计算量更大的处理，完成目标的分类识别。在这三个处理阶段中，所需处理的信息量十分庞大，为了减少处理的信息量并提高系统的识别率，通常需要对原始数据进行有意义的特征提取与选择，以完成SAR图像的解译。通过特征提取过程从原始SAR图像或目标ROI中提取出用于目标检测、鉴别和分类的各类特征，可降低解译的信息量并提高识别性能。然而，由特征提取过程生成的特征空间中，各个特征存在着相关性，可能导致对于不同类具有显著差别的重要特征在各种特征“总和”中占的比例变小，使得识别性能下降。其次，由于噪声的影

6、响，过多的特征对训练样收稿日期：2007年4月10日；修回日期：2007年lO月12日本可能产生过度拟合，从而失去推广能力，不能很好地识别测试数据。此外，在整个特征空间中，必然存在着对识别问题贡献很大的某些特征，找出这些特征既能提高识别性能，也能较大节省计算时间L2】。因此，有必要从众多的原始特征中选取出最有利于目标识别的“显著”特征，而这正是特征选择的任务。从根本上讲，特征提取与选择算法的优劣，将对目标识别性能产生巨大的影响，是SARATR的关键技术之一。从上个世纪八十年代至今，特征提取与选择方面的研究已近30年，相关文献众多，非常有必要对已有成果进行总结，以利于相关人员开展进一步的研究

7、。文章的各节安排如下：第二节是特征提取与选择问题的具体描述；第三节是研究现状回顾；第四节阐述特征提取算法的分类及其研究内容；第五节阐述特征选择算法的分类及其研究内容；第六节给出特征提取与选择算法的选取标准。最后是结论和发展趋势展望。2问题描述特征提取的定义有狭义和广义之分。从狭义上而言，特征提取就是提取能反映SAR图像目标本质属性特征的过程。广义的特征提取，则是指一种变换，将处于高维空间的样本通814信号处理第24卷过映