【摘 要】
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针对现有基于稀疏表示分类的合成孔径雷达(SAR)图像目标识别方法存在的不足,提出了稀疏表示系数下局部最优重构的SAR图像目标识别算法。该算法基于全局字典上求解得到的稀疏
【机 构】
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河池学院,广西多源信息挖掘与安全重点实验室,广西师范大学计算机科学与信息工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目资助(61662007)。
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针对现有基于稀疏表示分类的合成孔径雷达(SAR)图像目标识别方法存在的不足,提出了稀疏表示系数下局部最优重构的SAR图像目标识别算法。该算法基于全局字典上求解得到的稀疏表示系数,选取若干具有最大系数的原子并分别在各个类别上对测试样本进行重构,获得相应的重构误差。同时,考虑到SAR图像方位角的敏感性,在各类别上选取与测试样本具有相近的方位角的原子,并对重构误差进行修正,从而获得最终的决策变量对目标类别进行判定。实验结果表明,该方法在标准操作条件和扩展操作条件下均可以取得更好的性能。
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