[發明專利]基于特征降維的SAR目標鑒別方法

有效

• 申請號: 201410446772.8
• 申請日: 2014-09-03
• 公開（公告）號: CN104239895B
• 公開（公告）日: 2017-05-24
• 發明（設計）人: 杜蘭;李莉玲;王鵬輝;王斐;劉宏偉
• 申請（專利權）人: 西安電子科技大學
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62
• 代理公司: 西安睿通知識產權代理事務所(特殊普通合伙)61218
• 代理人: 惠文軒

技術領域

本發明屬于雷達自動目標識別領域，涉及SAR圖像自動目標識別中目標鑒別方法的研究，尤其涉及一種基于特征降維的SAR目標鑒別方法。

背景技術

合成孔徑雷達(Synthetic Aperture Radar，SAR)是一種利用微波進行感知的主動傳感器，可以對感興趣的目標進行全天候、全天時的偵查。近年來，SAR已經成為一種不可或缺的軍事偵察手段，SAR圖像自動目標識別技術也成為國內外研究的熱門課題。

美國林肯實驗室提出了SAR圖像自動目標識別的三級處理流程圖并被廣泛使用。該流程包含三個基本階段：檢測、鑒別、分類。首先，將整幅SAR圖像中的潛在目標像素點檢測出來，作為候選圖像，其中包含了目標圖像和雜波圖像；然后，對檢測階段得到的候選圖像進行特征提取，并用鑒別算法對提取的特征進行判定，從而拒判掉雜波圖像，保留下目標圖像；最后，對鑒別階段保留下來的目標圖像進行分類識別。

現有文獻中提出了很多SAR目標鑒別方法，例如二次距離高斯鑒別器、支持向量數據描述鑒別器等方法。在現有的SAR目標鑒別方法中，通常都是將提取的特征全部用于目標鑒別。理論上，所提的特征都能表示出目標和雜波的散射差異，都可以用來進行鑒別，然而實際中發現，如果用全部的特征進行目標鑒別會存在以下一些問題：(1)個別特征因為噪聲等因素的影響對鑒別是無效的；(2)特征過多容易造成相互間信息的冗余；(3)特征過多，會增大計算量，甚至導致維數災難。從提高鑒別性能、減小計算量的角度綜合考慮，可以用特征降維方法解決SAR目標鑒別問題。

現有的特征降維方法有線性判決分析(Linear Discriminant Analysis，LDA)、信息判決分析(Information Discriminant Analysis，IDA)等方法，這些方法都是先在原始特征空間估計均值、協方差等統計量，再根據評價準則設計降維矩陣。而實際中，尤其在訓練集有限的情況下，直接在高維空間估計這些統計量是不準確的，最終設計的降維矩陣也不一定是最優的，進而會影響到最后的鑒別性能。

發明內容

針對上述現有技術的不足，提出了基于特征降維的SAR目標鑒別方法。該方法基于線性模型構建對數似然函數和互信息函數，通過聯合優化對數似然函數和互信息函數得到最優降維矩陣，然后利用最優降維矩陣進行特征降維，最后用貝葉斯分類器對降維后的特征進行鑒別。該方法可以實現SAR目標鑒別，在訓練集進一步減小時，該方法的鑒別性能相比現有技術有明顯的提高。

為達到上述目的，本發明采用以下技術方案予以實現。

一種基于特征降維的SAR目標鑒別方法，其特征在于，包括以下步驟：

步驟1，獲取n1幅SAR訓練目標圖像和n2幅SAR訓練雜波圖像；從n1幅SAR訓練目標圖像集合中得到訓練目標的二值圖像集合從n2幅SAR訓練雜波圖像集合中得到訓練雜波的二值圖像集合

步驟2，將n1幅訓練目標的二值圖像集合中像素點幅值全為零的訓練目標的二值圖像對應的訓練目標圖像從訓練目標圖像集合F¹中去掉，得到保留的訓練目標圖像集合m1表示保留的訓練目標圖像的數目；將n2幅訓練雜波的二值圖像集合中像素點幅值全為零的訓練雜波的二值圖像對應的訓練雜波圖像從訓練雜波圖像集合F²中去掉，得到保留的訓練雜波圖像集合m2表示保留的訓練雜波圖像的數目；其中1≤m1≤n1，1≤m2≤n2；

步驟3，設定保留的訓練目標圖像集合中的每一個保留的圖像有d個時域特征，將第t個保留的圖像的d個時域特征構建為第t個目標樣本1≤t≤m1，進而得到訓練目標樣本集合設定保留的訓練雜波圖像集合中的每一個保留的圖像有d個時域特征，將第v個保留的圖像的d個時域特征構建為第v個雜波樣本1≤v≤m1，進而得到訓練雜波樣本集合1≤m1≤n1，1≤m2≤n2；

步驟4，由訓練目標樣本集合和訓練雜波樣本集合構建訓練樣本集合S：計算訓練樣本集合S的特征均值P和特征標準差Q；

利用特征均值P和特征標準差Q，將訓練目標樣本集合歸一化，得到歸一化的訓練目標樣本集合利用特征均值P和特征標準差Q，將訓練雜波樣本集合歸一化，得到歸一化的訓練雜波樣本集合

步驟5，計算目標樣本的先驗概率w₁和雜波樣本的先驗概率w₂：

其中，m1是保留的訓練目標圖像的數目，也就是歸一化的訓練目標樣本數；m2是保留的訓練雜波圖像的數目，也就是歸一化的訓練雜波樣本數；