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基于图像欧式距离的KPCA SAR图像目标识别算法
  • ISSN号:1002-0640
  • 期刊名称:火力与指挥控制
  • 时间:2012.12.15
  • 页码:175-181
  • 分类:TP7[自动化与计算机技术—控制科学与工程;自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置] TN95[电子电信—信号与信息处理;电子电信—信息与通信工程]
  • 作者机构:[1]海军航空工程学院,山东烟台264001
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(61032001;61102167)
  • 相关项目:基于稀疏表示的超高分辨率SAR图像变形目标识别的K-SVD方法研究
中文摘要:

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。

英文摘要:

Using KPCA for SAR image recognition,the image is firstly transformed into 1D vectors,which makes structure information of 2D image lost and the dimensions of 1D vectors very high.In this paper,an image Euclidean Distance KPCA method is presented,and three kernel functions based on image Euclidean Distance are also proposed.Examples of recognition MSTAR dataset are selected to demonstrate this new method.And experimental results show that the methos is effective and feasible.

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期刊信息
  • 《火力与指挥控制》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中国兵器工业集团公司
  • 主办单位:北方自动控制技术研究所
  • 主编:高英武
  • 地址:山西太原193号信箱
  • 邮编:030006
  • 邮箱:HLYZ@chinajournal.net.cn;hlyz207@126.com
  • 电话:0351-8725026 8725316
  • 国际标准刊号:ISSN:1002-0640
  • 国内统一刊号:ISSN:14-1138/TJ
  • 邮发代号:22-134
  • 获奖情况:
  • 曾获信息产业部优秀期刊“编辑奖”,连续6年获山西省一级期刊称号
  • 国内外数据库收录:
  • 波兰哥白尼索引,英国科学文摘数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:12079