基于稀疏表示和深度學(xué)習(xí)的SAR圖像目標(biāo)識別研究.pdf

1、合成孔徑雷達(dá)(Synthetic Aperture Radar, SAR)是一種主動式相干成像雷達(dá)，在環(huán)境監(jiān)測、資源勘察和國防軍事等領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用。SAR在軍事領(lǐng)域最主要的應(yīng)用是實(shí)現(xiàn)對特定軍事目標(biāo)的檢測和識別，如何實(shí)現(xiàn)SAR圖像的自動目標(biāo)識別(Automatic Target Recognition，ATR)，具有重要的理論和實(shí)踐意義。SAR圖像的目標(biāo)識別研究也成為了國內(nèi)外的研究熱點(diǎn)。本文針對SAR圖像目標(biāo)識別中受相干斑噪聲干擾，底

2、層特征不穩(wěn)健等問題，結(jié)合稀疏表示的特征學(xué)習(xí)能力和深度網(wǎng)絡(luò)的高層特征抽取能力，分別提出了基于多尺度稀疏表示和基于深層去噪自編碼網(wǎng)絡(luò)的SAR圖像目標(biāo)識別算法，主要工作如下:
　　1.基于多尺度稀疏表示方法的SAR圖像目標(biāo)識別方法。針對傳統(tǒng)稀疏表示方法中缺少多尺度信息，且直接在SAR圖像域進(jìn)行稀疏表示易受噪聲干擾等問題，提出一種基于密集SIFT特征的多尺度稀疏表示算法，首先提取圖像的多尺度密集SIFT特征，利用SIFT特征訓(xùn)練多尺度字典

3、，進(jìn)一步對局部特征進(jìn)行稀疏表示，最后使用多尺度稀疏表示訓(xùn)練線性SVM進(jìn)行目標(biāo)分類。
　　2.基于深層去噪自編碼網(wǎng)絡(luò)的SAR圖像目標(biāo)識別方法。考慮SAR圖像的相干斑噪聲特性，利用去噪自編碼器對噪聲的魯棒性，提出基于深層去噪自編碼網(wǎng)絡(luò)的SAR圖像深層特征提取方法，首先通過提取大量密集SIFT特征作為特征輸入，訓(xùn)練去噪自編碼網(wǎng)絡(luò)，避免了網(wǎng)絡(luò)出現(xiàn)過擬合。通過深層去噪自編碼網(wǎng)絡(luò)，對SIFT特征進(jìn)行了高層特征的抽取，用于后期分類器的特征輸入。