一种有效的SAR图像分割与目标识别方法

被引：4

作者：

韩萍

吴仁彪

蒋立辉

机构：

[1] 中国民航学院通信与信息处理研究所

[2] 中国民航学院通信与信息处理研究所天津

[3] 天津

来源：

系统工程与电子技术 | 2004年 / 06期

基金：

国家杰出青年科学基金;

关键词：

目标分割; 模板匹配; 合成孔径雷达; 目标识别;

D O I：

暂无

中图分类号：

TN957.52 [数据、图像处理及录取];

学科分类号：

080904 ; 0810 ; 081001 ; 081002 ; 081105 ; 0825 ;

摘要：

在基于模板匹配的合成孔径雷达(syntheticapertureradar,SAR)目标识别中,一个关键问题就是如何从带有杂波的SAR图像中将目标正确分割出来,以便形成高质量的模板。针对这一问题提出了一种基于对数变换的自适应SAR图像分割方法并将其用于由美国国防高级研究计划署(DefenseAdvancedResearchProjectAgency,DARPA)和空军研究室(AirForceResearchLaboratory,AFRL)提供的实测SAR目标图像识别中。实验结果证明,经有效的目标分割后,不但提高了目标的正确识别率,还有效地提高了对假目标的拒识率,具有良好的鲁棒特性。

引用

页码：734 / 737+767 +767

页数：5

共 5 条

[1]

Support Vector Machine for SAR Automatic Target Recognition. Zhao Qun,Principe Jose C. IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems . 2001

[2]

Class Separability Assessments and MSE Algorithm Robustness. Mike Bryant,Steve Worrell,Sharon Parker. Proceedings of SPIE the International Society for Optical Engineering . 1997

[3]

MSTAR Extended Operating Conditions, A Tutorial. Keydel Eric R,Shung Wu Lee,Moore T. Proceedings of SPIE the International Society for Optical Engineering . 1996

[4]

Standard SAR ATR Evaluation Experiment Using the MSTAR Public Release Data Set. Timothy Ross,Stephen Worrell,Vincent Velten,et al. Proceedings of SPIE the International Society for Optical Engineering . 1998

[5]

Synthetic Aperture Radar Detection,Recognition, and Clutter Rejection with New Minimum Noise and Correlation Energy Filters. David Casasent,Satoshi Ashizawa. Optical Engineering . 1997

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