【摘 要】
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针对合成孔径雷达图像目标识别在图像域进行特征提取时空间维数较高、计算复杂度较大、识别效率较低等问题，提出基于小波域两向二维主分量分析和概率神经网络的 SAR 图像目标
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针对合成孔径雷达图像目标识别在图像域进行特征提取时空间维数较高、计算复杂度较大、识别效率较低等问题，提出基于小波域两向二维主分量分析和概率神经网络的 SAR 图像目标特征提取与识别方法。该方法首先引入二维离散小波变换将预处理后的 SAR 图像变换到小波域，得到可充分表征目标特征信息的低频成分。然后提取低频子图像的两向二维主分量分析低维特征作为训练样本和测试样本的目标特征，最后由概率神经网络分类器完成目标识别。MSTAR 数据实验结果表明，在特征矩阵维数低至6×3（原始图像128×128
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