10.3969/j.issn.1002-0640.2020.09.008
结合NSCT和TPCA的SAR图像目标识别
提出了一种结合非下采样轮廓波变换(NSCT)和张量主成分分析(TPCA)的合成孔径雷达(SAR)图像目标识别方法.采用NSCT对SAR图像进行分解获得多尺度、多方向的子带图像,从而为目标提供更充分的描述信息.采用TPCA对各个子带图像进行特征提取,降低其中的冗余.基于各个子带图像的特征矩阵,通过线性加权的方法获得测试样本与训练样本之间的距离测度.根据K近邻(K-NN)的基本思想对测试样本进行分类决策.采用MSTAR数据集设置多种实验条件对提出方法进行测试,结果反映了该方法的有效性.
合成孔径雷达、目标识别、非下采样轮廓波变换(NSCT)、张量主成分分析(TPCA)
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TP753(遥感技术)
国家自然科学基金;国网科技部资助项目
2020-11-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共6页
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