SAR场景图像中车辆目标的自动识别

摘要

提出一种在合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)场景图像中进行自动目标识别的方法,并针对识别流程中分类阶段对目标方位角敏感的问题,基于相关滤波器理论与核特征分析方法,提出一种对SAR目标方位角具有较强鲁棒性的非线性相关滤波器.该滤波器使用特征向量降低对训练图像的依赖性,并将特征空间进行非线性扩展,大大提高了目标的正确分类率,同时利用核函数避免了因为高维矢量而造成的计算问题.MSTAR实测SAR图像数据的实验结果表明,方法切实有效,所提出的滤波器对目标方位角失真具有较强的容忍性,不需要存储目标模板和估计目标方位角就能够实现高效率、高准确率的目标分类.