基于加权纹理特征的SAR图像目标识别算法

由于SAR图像与光学图像的显著差异,光学图像的目标识别算法并不能应用到SAR图像中,因此研究SAR图像的目标识别具有重要的意义。传统的基于模型的SAR图像目标识别算法中将所有的特征同等看待,然而不同特征对于目标分类的贡献度可能差别很大。给不同的特征赋予不同的权重,可能会改变目标在特征向量空间中的相对位置,从而给出更合理的识别结果。采用SAR图像的纹理特征作为分类特征,在支持向量机分类算法中加入使用ReliefF算法计算得到的特征权重。试验结果表明这种加权后的目标识别算法具有更高的目标识别率。