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基于PCA和2D-PCA特征的SAR图像目标分类性能比较

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特征提取是SAR图像目标分类的重要步骤。PCA是模式识别领域中常用的特征提取技术，在SAR图像目标分类中已得到广泛应用。PCA进行图像特征提取首先需将二维图像转换为一维向量，而由PCA发展而来的2D-PCA可直接对二维图像进行特征提取。2D-PCA和PCA的理论本质是一致的，都是通过线性变换提取高方差的主成分分量来表征原始数据，然而不同的数据处理方法使得两者的分类性能并不完全相同。本文在对PCA与2D-PCA进行理论分析的基础上，通过MSTAR SAR图像的目标分类实验，对两行的分类性能进行，系统地分析与比较。

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来源
《第十四届全国信号处理学术年会》|2009年|241-244|共4页
会议地点长沙
作者
丘昌镇; 任皓; 邹焕新; 周石琳;
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作者单位

中国电子学会;

中国仪器仪表学会;

中国图象图形学学会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类雷达：按体制分;
关键词
合成孔径雷达; 特征提取; 主成分分析; 二维成分分析; 模式识别;

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