基于小波变换和深层稀疏编码的SAR目标识别
기우소파변환화심층희소편마적SAR목표식별
SAR Target Recognition Using Wavelet Transform and Deep Sparse Autoencoders
  • 万方数据
    电视技术 전시기술
    TV ENGINEERING
    2014年 13期 31-35 ,共5页

    李帅%许悦雷%马时平%倪嘉成%王坤

    리수%허열뢰%마시평%예가성%왕곤

    合成孔径雷达图像%目标识别%深层稀疏编码%深度学习%小波变换 閤成孔徑雷達圖像%目標識彆%深層稀疏編碼%深度學習%小波變換
    합성공경뢰체도상%목표식별%심층희소편마%심도학습%소파변환
    SAR images%targets recognition%deep sparse autoencoders%deep learning%wavelet transform
    针对SAR图像预处理算法自适应能力差、带标签图像不足、目标特征提取困难等问题,提出了一种基于小波变换和深层稀疏编码的SAR图像目标自动识别算法.首先利用灰度值和尺度缩放获得大量的无标签SAR目标,并采用离散小波变换对图像进行高效的降维,再结合深层稀疏编码提取目标的深层抽象特征并完成识别任务.采用MSTAR数据库中3类军事目标进行算法仿真与验证.实验结果表明,在没有预处理的情况下,该算法能够有效地完成多目标SAR图像分类,且具有较高的识别率和鲁棒性.
    침대SAR도상예처리산법자괄응능력차、대표첨도상불족、목표특정제취곤난등문제,제출료일충기우소파변환화심층희소편마적SAR도상목표자동식별산법.수선이용회도치화척도축방획득대량적무표첨SAR목표,병채용리산소파변환대도상진행고효적강유,재결합심층희소편마제취목표적심층추상특정병완성식별임무.채용MSTAR수거고중3류군사목표진행산법방진여험증.실험결과표명,재몰유예처리적정황하,해산법능구유효지완성다목표SAR도상분류,차구유교고적식별솔화로봉성.
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