基于子空間法的SAR圖像識別.pdf

1、合成孔徑雷達（Synthetic Aperture Radar，SAR）作為一種全天候的相干成像系統(tǒng)，是一種很重要的遙感信息獲取手段，在軍事領域和民用領域取得了廣泛的應用。SAR的自動目標識別技術（Automatic Target Recognition，ATR）不需要人為干涉，計算機就能夠對SAR圖像自動進行分類識別，受到越來越多的國家的關注和研究。本文研究基于子空間法的SAR目標識別方法，主要研究內容如下：
　　1、由于SAR

2、圖像生成原理跟普通的圖像不同，使得原始的SAR圖像混雜著很多的相干斑噪聲，并且陰影、背景和目標混雜在一起，因此有必要在特征提取前進行一些預處理操作。通過對數(shù)變換把圖像中的乘性噪聲轉化為加性噪聲；濾波方法選擇基于小波變換的濾波器，實驗結果表明小波變換濾波能夠在最大程度的抑制噪聲的同時保持目標圖像的邊緣細節(jié)信息；接著采用冪變換操作壓縮圖像的對比范圍，加大目標鑒別能力；采用雙參數(shù)恒虛警率對圖像進行分割；后續(xù)進行統(tǒng)一分辨率和能量歸一化操作，進一

3、步突出了目標的可識別特征。
　　2、針對線性鑒別分析（Linear Discriminant Analysis，LDA）和二維線性鑒別分析（Two-Dimensional Linear Discriminant Analysis，2DLDA）在面對多類別分類問題時造成的“次優(yōu)性”問題，研究了基于加權2DLDA方法?；诩訖?DLDA方法對不利于分類的邊緣類和野值點給予較小的權值，所得到的投影更偏重難以區(qū)分的類別，解決“次優(yōu)性”問題

4、，識別性能優(yōu)于2DLDA。在此基礎上提出了一種結合二維主分量分析（Two-Dimensional Principal Component Analysis，2DPCA）和加權2DLDA的特征提取方法，該方法首先利用2DPCA對SAR圖像降維，然后通過加權2DLDA減小類內差異，增大類間差異，兩者優(yōu)勢互補，從而提高識別性能。
　　3、本文提出了一個2DPCA和二維局部保持投影（Two-Dimensional Locality Pre