[發(fā)明專(zhuān)利]一種SAR圖像識(shí)別方法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201510420904.4
• 申請(qǐng)日: 2015-07-16
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN105069401B
• 公開(kāi)（公告）日: 2018-12-11
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 周代英;黃健;余為知;周夢(mèng)璐
• 申請(qǐng)（專(zhuān)利權(quán)）人: 電子科技大學(xué)
• 主分類(lèi)號(hào): G06K9/00
• 分類(lèi)號(hào): G06K9/00;G06K9/62
• 代理公司: 成都點(diǎn)睛專(zhuān)利代理事務(wù)所(普通合伙) 51232
• 代理人: 葛啟函

本發(fā)明屬于孔徑雷達(dá)(Synthetic Aperture Radar，SAR)自動(dòng)目標(biāo)識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及使用二維線性判別分析方法進(jìn)行特征提取的SAR圖像目標(biāo)識(shí)別。一種SAR圖像識(shí)別方法，給出F類(lèi)二維SAR圖像，計(jì)算所有的F類(lèi)圖像之間的類(lèi)間距離，然后根據(jù)計(jì)算出的類(lèi)間距離構(gòu)造計(jì)算出一個(gè)權(quán)系數(shù)矩陣，利用這個(gè)權(quán)系數(shù)矩陣計(jì)算出一個(gè)投影子空間，判斷這個(gè)計(jì)算出的投影子空間是否收斂，如果不收斂，則重復(fù)前面的操作重新計(jì)算新的權(quán)系數(shù)矩陣，從而得出新的特征空間，直至這個(gè)特征空間收斂。本發(fā)明能夠極大地提高特征矩陣的收斂速度，從而保證了提高誤識(shí)別率較高的圖像的識(shí)別率的同時(shí)也最大限度的保證了其他圖像的識(shí)別率。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明屬于孔徑雷達(dá)(Synthetic Aperture Radar，SAR)自動(dòng)目標(biāo)識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及使用二維線性判別分析方法進(jìn)行特征提取的SAR圖像目標(biāo)識(shí)別。

背景技術(shù)

SAR圖像目標(biāo)識(shí)別的原理是根據(jù)已知訓(xùn)練樣本目標(biāo)類(lèi)別信息建立特征庫(kù)，對(duì)待測(cè)樣本進(jìn)行特征提取，并選擇與庫(kù)中具有最高相似度所對(duì)應(yīng)的訓(xùn)練樣本的類(lèi)型作為測(cè)試樣本的分類(lèi)結(jié)果。

SAR技術(shù)的迅猛發(fā)展使得其所成圖像分辨率獲得了很大提高，SAR圖像中的目標(biāo)信息也呈現(xiàn)爆炸性的增長(zhǎng)，這就帶來(lái)了相應(yīng)數(shù)據(jù)量的大幅度增加，面對(duì)巨大的數(shù)據(jù)量，必須對(duì)目標(biāo)檢測(cè)和識(shí)別中的關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行改進(jìn)。SAR圖像自動(dòng)目標(biāo)識(shí)別(ATR)是提高SAR檢測(cè)圖像利用率的重要技術(shù)，其目的是在沒(méi)有人工直接干預(yù)的條件下，在較短時(shí)間內(nèi)從場(chǎng)景中自動(dòng)檢測(cè)出可能的目標(biāo)并識(shí)別出目標(biāo)所屬類(lèi)別，具有重要的民用和軍事應(yīng)用價(jià)值，并日益成為國(guó)內(nèi)外圖像處理和模式識(shí)別領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。

SAR圖像具有復(fù)雜的特點(diǎn)，從同一目標(biāo)回波中抽取的特征難免存在一定的相關(guān)性，而這種相關(guān)性往往是不易察覺(jué)的，冗余特征不僅會(huì)使運(yùn)算量增大，還可能降低最終分類(lèi)結(jié)果。C.J.Enderli等采用非線性的LDA對(duì)SAR圖像進(jìn)行目標(biāo)識(shí)別，將二維SAR圖像矩陣轉(zhuǎn)化為一維向量進(jìn)行處理，這樣會(huì)導(dǎo)致”維數(shù)災(zāi)難”以及”小樣本問(wèn)題。Zhang等采用二維LDA對(duì)SAR圖像目標(biāo)進(jìn)行特征提取。但是使用2DLDA進(jìn)行分類(lèi)識(shí)別的時(shí)候，會(huì)存在由于圖像在投影空間中的類(lèi)間距離太小而產(chǎn)生較大的誤識(shí)別率。在文獻(xiàn)(Chong Lu,SenJian An,Wanquan Liu,Xiaodong Liu,”An innovative Weighted 2DLDA Approach for Face Recognization”,JSign Process Syst(2011)65:81-87)中，作者Chong Lu等提出了一個(gè)加權(quán)的2DLDA算法，該算法計(jì)算各類(lèi)之間的類(lèi)間距離，根據(jù)這些計(jì)算結(jié)果重新定義了類(lèi)間離散矩陣，該算法能夠充分利用各類(lèi)之間的距離關(guān)系，迭代的求出最優(yōu)的投影矩陣，但是該算法用在SAR圖像識(shí)別上效果不是很好，矩陣收斂速度太慢，雖然能夠提高識(shí)別率較低的圖像的識(shí)別率，但是同時(shí)也極大的降低了高識(shí)別率圖像的識(shí)別率。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明針對(duì)現(xiàn)有的二維線性判別式分析法(2DLDA)上的不足，提出了加權(quán)的2DLDA(weighted 2DLDA，W_2DLDA)的SAR圖像目標(biāo)識(shí)別方法，實(shí)現(xiàn)對(duì)SAR圖像中目標(biāo)類(lèi)別的準(zhǔn)確判別。

本發(fā)明的技術(shù)方案為：給出F類(lèi)二維SAR圖像，計(jì)算所有的F類(lèi)圖像之間的類(lèi)間距離，然后根據(jù)計(jì)算出的類(lèi)間距離構(gòu)造計(jì)算出一個(gè)權(quán)系數(shù)矩陣，利用這個(gè)權(quán)系數(shù)矩陣計(jì)算出一個(gè)投影子空間，判斷這個(gè)計(jì)算出的投影子空間是否收斂，如果不收斂，則重復(fù)前面的操作重新計(jì)算新的權(quán)系數(shù)矩陣，從而得出新的特征空間，直至這個(gè)特征空間收斂。

一種SAR圖像識(shí)別方法，包括如下步驟：

S1、確定SAR圖像樣本訓(xùn)練矩陣，即選取F類(lèi)N個(gè)m×n的SAR圖像訓(xùn)練樣本，記作：A₁，A₂,…,A_i,…,A_N，其中，第i類(lèi)樣本的個(gè)數(shù)為N_i，第i類(lèi)的第j個(gè)樣本為i＝1,2,3,...,F，j＝1,2,3,...,N_i，m,n為不為零的自然數(shù)；