基于Gabor幅值特征和相位特征相融合的ISAR像目标识别

该文提出一种基于Gabor小波变换幅值特征和相位特征相融合的ISAR像目标识别算法。首先将ISAR像进行Gabor多尺度分析,对不同尺度、不同方向的Gabor幅值图像划分为若干矩形不重叠的子块,分别计算每个子块的直方图分布,将其联合起来作为Gabor的幅值特征;然后结合象限二进制编码和局部异或算子提取Gabor相位信息的局部相位模式,对得到的局部相位模式同样提取分块直方图特征;再把提取的幅值特征和相位特征相融合作为ISAR像最终的Gabor特征;最后在c 2统计量作为不相似度量计算的特征空间里,采用最近邻分类器完成5类目标的分类识别。通过使用Greco电磁软件仿真的5类目标的ISAR数据对该方法进行目标识别的验证,并与目前已有的几种Gabor特征提取方法进行了对比,结果表明,该方法是可行且有效的,能够明显地提高识别率。