基于特征融合稀疏表示模型的SAR图像车辆检测方法

摘要

本发明公开了一种基于特征融合稀疏表示模型的合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)图像车辆检测方法，目的是针对现有的SAR图像车辆检测方法在复杂场景中的不足之处，以提高SAR图像车辆检测的准确性。该方法首先基于训练目标数据的相关字典集，对每个测试目标所提取的一系列特征进行稀疏重构，生成一系列残差。然后将残差归一化并组成单个残差序列。基于所收集的所有特征的残差序列集合，依据线性融合策略来确定目标类别的最佳估计，依此获取测试目标的检测结果。本发明充分利用了基于特征融合稀疏表示模型的良好分辨能力，且考虑了图像中场景复杂度的变化，有效地提高了SAR图像车辆的检测率，准确度更高。