基于决策级融合思想的SAR图像子类别分类方法

摘要

本发明公开了基于决策级融合思想的SAR图像子分类方法。该方法首先对训练样本通过高斯窗函数进行滤波，之后对滤波后的SAR图像，通过算法提取出所需要的方向梯度直方图值与灰度共生矩阵的值，并将这些特征值合并为一列向量，再将不同子类别的SAR图像的特征值按照顺序构成一个过完备字典；然后，使用字典表示测试样本，将测试图像所提取的每一个特征通过逐步正交匹配追踪算法在每一个子分类的字典上求得重构残差，将所有特征的重构残差利用决策级融合，获取最小残差，最后选取融合后的最小残差值对应的子类别作为判别结果。本发明充分利用了基于决策级融合思想的稀疏表示框架的良好分辨能力，有效地提高了SAR图像目标的子分类的正确率。