基于多特征联合稀疏表示的SAR舰船目标识别方法

针对合成孔径雷达(Synthetic aperture radar,SAR)图像舰船目标识别问题,提出一种基于多特征联合稀疏表示的方法。分别采用几何尺寸特征矢量、主成分分析(Principal component analysis,PCA)和核主成分分析(Kernel PCA,KPCA)特征矢量描述SAR舰船目标的特性,基于以上特征,采用联合稀疏表示进行分类。根据散射特征的重构误差之和对测试样本的目标类别进行决策。实验中,采用RADARSAT-2 4类典型舰船目标的SAR图像进行性能测试。结果表明,此方法在标准操作条件下可以取得92.5%的平均识别率,高于现有的几类对比方法。另外,此方法在噪声干扰以及少量训练样本的条件下也能保持更强的稳健性,获得优于现有方法的性能。     

基于多尺度稀疏字典的SAR图像目标识别方法

针对合成孔径雷达目标识别问题,提出一种基于多尺度稀疏字典的SAR图像目标识别方法。稀疏字典选择是稀疏表示中的关键问题之一,该方法利用小波多尺度分析构造过完备稀疏字典,将训练样本图像在小波解析域中进行小波多层分解,充分利用小波多尺度分析突出图像局部特征的特点,并和过完备稀疏表示有效结合组成级联字典。通过求解测试样本相应的稀疏系数矢量并根据系数矢量中对应训练样本类别的重构误差判定目标类型。实验结果表明,该方法在识别前无需对SAR图像进行预处理,具有良好的识别效果。     

联合多层次深度特征的SAR图像目标识别方法

提出了联合多层次深度特征的合成孔径雷达(SAR)目标识别方法。采用卷积神经网络(CNN)学习SAR图像的多层次深度特征。多层次的深度特征从不同方面描述原始SAR图像中的目标特性,从而为目标识别提供更充分的决策依据。为了充分发掘不同层次深度特征的独立特性以及它们之间的内在关联,采用联合稀疏表示对多层次的深度特征进行联合分类。根据各层次特征的整体重构误差判定目标类别。采用MSTAR (Moving and Stationary Target Acquisition and Recognition)公共数据集对提出方法进行了性能测试。实验结果表明,该方法的识别性能显著优于现有的SAR目标识别方法。     

两向二维NFA及其在SAR目标识别中的应用

通过对传统线性鉴别分析局限性的分析,提出一种基于两向二维非参数特征分析((2D)2NFA)的SAR图像目标识别方法,该方法有效克服了线性鉴别分析的固有缺陷并且运算量也大大降低。首先,定义一种图像矩阵的近邻样本选取方法,继而利用k近邻样本构造(2D)2NFA的类间散度矩阵和类内散度矩阵,然后使用(2D)2NFA提取样本的特征,最后在特征空间中使用简单的最近邻分类器进行待识别测试目标的分类识别。用美国运动和静止目标获取与识别(MSTAR)计划录取的SAR图像数据进行了仿真实验,实验结果表明(2D)2NFA增强了提取特征的可鉴别性,能够获得更高的识别率,而且减小了特征维数。     

一种SAR图像特征提取和目标分类的新方法

提出了一种利用二维离散小波变换与核主成分分析结合对SAR图像进行特征提取的新方法.该方法对SAR图像进行三层小波分解后提取低频子带图像的核主成分分量作为目标的分类特征,利用支持向量机完成目标分类.采用MSTAR实测SAR目标数据集进行特征提取和分类实验,实验结果表明:该方法可以有效提高目标的正确识别率.     

基于稀疏表示和非参数判别分析的降维算法

针对人脸识别问题提出一种新的监督降维算法。算法首先基于稀疏表示理论,利用同类样本间的稀疏重构来构建图。此方案不仅可以克服传统图构造方法中参数选择的困难,而且能够更好地刻画类内信息。然后,算法采用非参数类间离差来刻画类间信息,非参数类间离差在处理复杂分布数据时相比于参数类间离差更具判别力。最后,算法通过保持类内稀疏重构关系的同时最大化非参数类间离差来求得最优的投影矩阵。在ORL和Extended Yale B公共人脸数据库的实验表明,该算法能够获得较好的识别结果。     

基于图像欧式距离的KPCA SAR图像目标识别算法

针对传统KPCA方法识别SAR图像时需首先对图像进行拉直处理问题进行研究,借助于图像欧式距离,提出了一种基于图像欧式距离的核函数构建方法,给出了3种基于图像欧式距离的核函数,并将其应用SAR图像识别中.以实测MSTAR数据为例,给出了识别结果和仿真分析,结果证明了该算法能够有效克服传统KPCA方法的局限性,是一种可行的方法.     

基于属性散射中心的SAR图像重构及在目标识别中的应用

提出基于属性散射中心重构的合成孔径雷达(SAR)图像目标识别方法.该方法采用邻域匹配算法构建测试图像散射中心集与对应模板散射中心集的对应关系.并分别利用所有的测试散射中心以及匹配的模板散射中心基于属性散射中心模型重构测试图像和模板图像.在此基础上,设计重构图像之间的相似度度量并根据最大相似度的准则判定目标类别.利用MS...     

SAR微动目标的稀疏贝叶斯成像方法

SAR微动信息能够反映出目标的属性信息,其微动图像可作为雷达目标识别的一种重要手段。基于SAR微动目标回波的稀疏特性,建立了在过完备词典下的稀疏表示模型,提出一种新的稀疏贝叶斯重构方法——方差成分扩张压缩,该方法仅赋予有重要意义的信号元素不同的方差分量,拥有更少的参数。仿真结果表明,方差成分扩张压缩方法能较精确地估计出SAR目标微动参数,同时能够获得低信噪比条件下较好的微动目标像。     

基于PCA特征的快速SAR图像目标识别方法

目标识别是SAR图像解译的重要一环,受到广泛的关注,而实时性又是评估目标识别系统性能的主要指标之一.从实时的角度出发,提出了一种快速的SAR目标识别方法.该方法采用基于Hebb学习规则的主分量分析(PCA)进行特征提取,使用多层感知器神经网络(MLP NN)进行目标分类.实验结果表明,在维持较好识别性能的前提下,该方法具有内存需求少、运行速度快的特点,能用于实时处理.     

基于局部双参数估计的SAR图像CFAR目标检测技术

提出了在背景杂波呈现Weibull分布条件下的SAR图像恒虚警目标检测方法.从统计分析观点,推导了基于局部窗口的Weibull分布参数估计和自适应CFAR目标检测阈值的计算公式;对检测后的图像进行形态滤波处理以消除检测中的虚假目标;最后提出了应适当选择恒虚警率.仿真结果表明该方法的有效性.     

圆周SAR与线性SAR成像特性分析与对比

圆周合成孔径雷达因其独特优势已经成为雷达领域的研究热点。分析圆周合成孔径雷达与线性合成孔径雷达在成像区域大小、点散布函数特性、回波频谱特点、三维成像能力等方面的差异,凸显了圆周合成孔径雷达的成像特点。发现单航过圆周合成孔径雷达频域成像处理的难点在于其回波频谱的空变性。为提高频域成像处理的效率,分析了平面圆周合成孔径雷达与多航过圆周合成孔径雷达成像模式,并指出这两种模式易于在频域开展一致化处理。仿真试验证明了分析内容的正确性。     

基于压缩感知原理的融合判别信息的协作表示方法

提出了一种用于视觉分类任务的低计算复杂度且有效的图像表示方法。把协作表示和判别信息结合在统一框架内,是基于协作表示分类方法的一种扩展形式。测试样本的协作表示系数是稀疏的,这种基于冗余和过完备的表示对于遮挡和伪装而言是鲁棒的;此外,通过最小化类内散布矩阵和最大化类间散布矩阵的判别信息的挖掘,对于视觉分类问题也是很有帮助的。在一些基准数据库上的实验表明,提出的方法相对于现有的方法而言能够获得更有竞争力的表现。     

二维 DFT 和 DCT 的 Systolic 阵列

超级计算中一个活跃的研究领域是将某些有限和,如离散富里叶变换(DFT)、离散余弦变换(DCT),映射到多处理机阵列上。本文首先通过二维DFT的行列分解算法流程图,给出了计算二维DFT的二种Systolic阵列:一种是由N_1个处理器组成的线性阵列,所花时间步为O(N_1N_2)(设二维DFT为N_1×N_2长的),与行列分解算法在单处理机上顺序执行所花时间相比,加速比为O(N)(设N_1=N_2=N)。这一结果无论是在时间消耗,还是在PE数量上都是目前最优的。另一种是由N_1×N_2个处理器组成的矩形阵列,所需时间为O(N_1+N_2),与行列算法在单处理机上顺序运行所花时间相比,加速比为O(N~2)(这里仍假定N_1=N_2=N)。本文还给出了二维DCT的与二维DFT相似的Systoilc阵列结构。不难将上述阵列推广到多维的情况。     

船海复合场景面元化快速电磁建模方法及SAR成像仿真

在微波高频段,海面背景或海上船类目标往往具有电大尺寸和复杂精细的结构,这给船海复合场景的电磁建模带来巨大的计算负担。为简化计算,基于海面电磁散射模型面元化思想和图形电磁学,结合计算耦合场的四路径模型,提出一种电大尺寸船海复合场景电磁散射的快速计算方法。在保证海面与目标复合散射场的计算准确性前提下,提高计算效率。仿真并分析不同雷达参数下动态海面与目标的雷达散射截面,计算结果与实测数据以及精确数值方法结果的良好一致性验证了方法的准确性。将复合散射快速计算方法应用于合成孔径雷达成像仿真,仿真结果验证了方法的有效性。     

一种新的足球视频语义镜头表示及事件查询框架

提出了一个足球视频中的语义镜头表示及事件查询框架.在这个框架中,定义了不同的语义镜头,并且每类语义镜头都可以由五个特征属性所刻画.在语义镜头定义的基础上,为了弥补传统的事件查询方式的不足,提出了一种用户定义事件的查询方式,它是一种基于语义镜头合成Petri网表示模型的查询方式,可以由用户自由定义所感兴趣的事件Petri网表示结构,实验证明该查询方式能有效提高查询效率,并有很大的灵活性,能适应不同广播公司的转播规则,但该查询方式需要用户具有一定的专业和领域知识.实验数据来源于2006年德国世界杯、英格兰足球超级联赛和西班牙足球甲级联赛.     

超燃冲压发动机二维进气道多级多目标优化设计方法

提出了超燃冲压发动机二维进气道的多级多目标设计方法。选择总压恢复系数、压升比和阻力系数为性能目标,引入多级设计概念,分别基于一维气动力学分析方法和计算流体力学方法,采用混合遗传算法对4楔角外压和2楔角内压混合压缩进气道进行了多级多目标优化设计,得到了问题的Pareto非劣解集。采用上述方法可以提升超燃冲压发动机进气道的设计水平,得到高性能的设计方案。