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多層次結合的多視合成孔徑雷達圖像目標識別方法.pdf

摘要
申請專利號:

CN201410151472.7

申請日:

2014.04.15

公開號:

CN103955701A

公開日:

2014.07.30

當前法律狀態:

授權

有效性:

有權

法律詳情: 授權|||實質審查的生效IPC(主分類):G06K 9/62申請日:20140415|||公開
IPC分類號: G06K9/62; G06T5/50 主分類號: G06K9/62
申請人: 浙江工業大學
發明人: 宦若虹; 潘赟; 王楚; 郭峰
地址: 310014 浙江省杭州市下城區潮王路18號
優先權:
專利代理機構: 杭州天正專利事務所有限公司 33201 代理人: 王兵;黃美娟
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法律狀態
申請(專利)號:

CN201410151472.7

授權公告號:

||||||

法律狀態公告日:

2017.02.22|||2014.08.27|||2014.07.30

法律狀態類型:

授權|||實質審查的生效|||公開

摘要

多層次結合的多視合成孔徑雷達圖像目標識別方法,包括以下步驟:第一步,對不同方位角下的多視合成孔徑雷達圖像進行預處理;第二步,用小波分解和主成分分析對預處理后的圖像進行特征提取;第三步,用支持向量機對特征分類,得到圖像屬于某個類別的后驗概率;第四步,對預處理后的圖像在數據層用凸集投影超分辨率重構算法重構一幅高分辨率雷達圖像;第五步,對重構后的高分辨率圖像用小波分解和主成分分析進行特征提取;第六步,用支持向量機對第五步得到的特征分類,得到重構圖像屬于某個類別的后驗概率;第七步,用帶權重的貝葉斯決策融合方法對單圖像的后驗概率和重構圖像的后驗概率進行決策層融合,得到多視合成孔徑雷達圖像的類別。

權利要求書

權利要求書
1.  多層次結合的多視合成孔徑雷達圖像目標識別方法,其特征在于:包括以下步驟:
步驟1,對采集到的N幅未知目標的同類不同方位角下的多視合成孔徑雷達目標圖像xk,k=1,2,…N進行圖像預處理;
步驟2,對預處理后的每一幅合成孔徑雷達圖像用小波分解和主成分分析進行特征提取,提取得到代表該幅圖像的多維特征矢量;
步驟3,用經過訓練的支持多目標分類的支持向量機對步驟2得到特征矢量進行分類,得到該幅圖像xk,k=1,2,…N屬于某個目標類別q的后驗概率p(q|xk);
步驟4,對預處理后的多視合成孔徑雷達目標圖像xk,k=1,2,…N在數據層用凸集投影超分辨率重構算法重構一幅高分辨率雷達圖像xc,xc的分辨率是xk,k=1,2,…N的2倍;
步驟5,對重構后的高分辨率圖像用小波分解和主成分分析進行特征提取,提取得到代表該重構圖像的多維特征矢量;
步驟6,用經過訓練的支持多目標分類的支持向量機對步驟5得到的特征矢量進行分類,得到該重構圖像xc屬于某個目標類別q的后驗概率p(q|xc);
步驟7,將步驟3得到的每幅圖像的后驗概率p(q|xk),k=1,2,…N和步驟6得到的重構圖像的后驗概率p(q|xc)用帶權重的貝葉斯決策融合方法進行決策層融合,得到該多視合成孔徑雷達目標圖像的目標類別。

2.  如權利要求1所述的多層次結合的多視合成孔徑雷達圖像目標識別方法,其特征在于:所述步驟1中,預處理包括圖像截取,噪聲處理,幅度值歸一化處理,以及合成孔徑雷達圖像中目標方位角估計。

3.  如權利要求1所述的多層次結合的多視合成孔徑雷達圖像目標識別方法,其特征在于:所述步驟4中,在數據層使用的凸集投影超分辨率重構算法包括:選擇一幅合成孔徑雷達圖像作為參考圖像,采用插值算法將其構造成為分辨率為原分辨率2倍的參考幀,作為超分辨率圖像的初始估計;設置迭代次數,對每一幅低分辨率合成孔徑雷達目標圖像進行運動補償,殘差計算和像素值修正,得到一幅分辨率為原分辨率2倍的凸集投影超分辨率重構圖像。

4.  如權利要求1所述的多層次結合的多視合成孔徑雷達圖像目標識別方法,其特征在于:所述步驟7中,帶權重的貝葉斯決策融合方法包 括:計算其中,p(q|xk)是單幅圖像xk,k=1,2,…N經過支持向量機分類得到的屬于類別q的后驗概率,p(q|xc)是重構圖像xc經過支持向量機分類得到的屬于類別q的后驗概率,wk是單幅圖像后驗概率的權重,這里wk=1,k=1,2,…N,N為不同方位角下的多視合成孔徑雷達圖像總數,wc是重構圖像后驗概率的權重,由于重構圖像包含了N幅合成孔徑雷達圖像的信息,所以1≤wc≤N;最終的類別決策為:Q為目標類別總數。

關 鍵 詞:
多層次 結合 合成孔徑雷達 圖像 目標 識別 方法
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