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基于字典学习的雷达图像目标识别

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在合成孔径雷达(SAR)大规模应用的背景下,雷达图像的目标识别技术应运而生,自动目标识别与人工方法相比在速度、效率和可靠性方面都有很大优势.在本文中,主要采用字典学习及稀疏表示方法实现雷达图像的目标分类识别.字典学习方法最关键的步骤就是学习训练样本的冗余字典并利用稀疏表示去还原测试样本,根据还原程度得到测试样本的所属类别及有关信息.本文测试了三种字典学习算法:LC-KSVD1、LC-KSVD2和DPL算法,并将目标识别的准确率作为第一参考来判定它们在这一新领域的适用程度.最终得出结论:三种算法均可应用于雷达图像目标识别领域且DPL算法表现比较优秀.

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来源
《第十四届全国雷达学术年会》||1-8|共8页
会议地点成都
作者
吴双彤;
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作者单位

中国电子学会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类
关键词
合成孔径雷达; 图像目标识别; 稀疏表示; 字典学习;

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1. 基于小波阈值和字典学习的合成孔径雷达图像压缩 [J] . 刘瑾瑾 ,李元祥 ,张增辉 . 上海交通大学学报 . 2015,第10期
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