基于稀疏表示的SAR图像目标识别.pdf

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1、中国科学技术大学硕士学位论基于稀疏表示的SAR图像目标识别作者姓名：学科专业：导师姓名：完成时间：李雪莹信号与信息处理尹东副教授二。一二年五月四日文UniversityofScienceandTechnologyofChinaAdissertationformaster’SdegreeSARTargetRecognitionBasedonSparseRepreSentationAuthor’SName：XueyingLiSpeciality：SignalandInformationProcessingSupervisor：Asso

2、ciateProf．DongYinFinishedtime：May4m，2012中国科学技术大学学位论文原创性声明本人声明所呈交的学位论文，是本人在导师指导下进行研究工作所取得的成果。除已特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含任何他人已经发表或撰写过的研究成果。与我一同工作的同志对本研究所做的贡献均已在论文中作了明确的说明。作者签名：查重量签字同期：知脸．6．6中国科学技术大学学位论文授权使用声明作为申请学位的条件之一，学位论文著作权拥有者授权中国科学技术大学拥有学位论文的部分使用权，即：学校有权按有关规定向国家有关部门或机构送

3、交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅，可以将学位论文编入《中国学位论文全文数据库》等有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。本人提交的电子文档的内容和纸质论文的内容相一致，保密的学位论文在解密后也遵守此规定。函公开口保密(——年)作者签名：查重皇导师签名：签字日期：洳f≥、6．6摘要摘要作为微波遥感的代表，合成孔径雷达(SyntheticApertureRadar,SAR)具有全天时、全天候、穿透力强和分辨率高等特点。近些年来，SAR图像自动目标识别技术(ATR)已经成为国内外研究的热点。

4、由于SAR传感器的主动成像特性，SAR图像中存在大量相干斑和阴影区域，目前影响SAR图像目标自动识别算法性能的因素有：对目标方位角的敏感、预处理中图像目标分割的质量、目标本身轮廓的改变、成像参数、目标周围环境等。SARATR是SAR图像解译中一个关键步骤，如何精确提取特征和采用有效的分类方法是两个关键问题。提取特征方面，现有的基于模板匹配的SAR自动目标识别算法需要对目标姿态进行预估计，对目标进行方位校正，将目标旋转至标准方位，减少模板存储空间。但预处理复杂度较高。设计分类器方面，传统统计学习方法中针对小样本学习问题精度不佳，并且

5、可推广性差。因此，有必要从其他角度来研究SARATR问题。信号的稀疏表示模型基于信号的稀疏性假设，是一种线性模型，具备容易扩展的特性，同时目标方位角鲁棒的特征表达可有效避免目标姿态预估计问题。本文主要研究目标姿态变化下的稀疏表示目标识别算法，主要内容和贡献如下：1．提出一种结合多层纹理模型与：无样本提取的稀疏表示分类算法。首先利用Gabor滤波器形成多层纹理模型表示，：并利用LBP算子编码Gabor幅值，得到GLBP图谱，之后进行子区域划分和直方图统计，生成串接序列形成最终降维后特征。为了进一步降低字典维度，采用元样本提取方法形成

6、最终的稀疏表示字典，用于分类识别。实验结果表明，该算法能够有效提取显著特征，降低SRC算法的识别时间至原来的15％，分类准确率达到95％以上。2．提出一种新的基于字典学习的克服方位敏感性的SAR目标识别方法。该方法引入BagofFeatures思想，利用密集采样SIFT描述特征训练过完备字典，对训练集和测试集同时进行稀疏编码并构造空域金字塔环形描述，得到旋转不变特征，最后输入线性SVM分类器进行分类。实验结果表明，在无需目标方位角估计的前提下，该方法达到了优异的识别率。3．设计SAR图像信息提取平台。该平台首先对整幅场景的大图进行

7、去噪等预处理，然后进行目标检测与识别。通过将本文提出的两种识别算法应用至实际场景的处理，比较了两种方法的优劣，结论表明，针对MSTAR实测场景数据，本文的算法有着良好的表现。关键词：合成孔径雷达遥感图像稀疏表示目标识别摘要AbstractABSTRACTAstherepresentativeofmicrowaveremotesensingsensor,SyntheticApertureRadar(SAR)hastheabilitytoproducealltime，allweather,strongpenetratingpowera

8、ndhi曲-resolutionimages．Inrecentyears，SARAutomaticTargetRecognition(ATR)TechnologyhasalreadybecomeonehotspotinSARimageprocess