目标区域和阴影联合决策的SAR图像目标识别方法

摘要

cqvip:提出了联合目标区域和阴影的合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)目标识别方法。该方法采用椭圆傅里叶描述子描述目标区域和阴影的边界。根据目标区域和阴影的相对位置和大小关系,定义了描述其相对关系的特征矢量。采用稀疏表示分类器对目标区域和阴影的傅里叶描述子以及相对关系矢量分别进行分类,分类的结果利用决策层的线性加权方法进行科学融合。基于融合后的相似度判断目标类别,实现稳健的目标识别。采用MSTAR (Moving and Stationary Target Acquisition and Recognition)公共数据集进行了目标识别实验,验证了方法的有效性。