融合CNN和SRC决策的SAR图像目标识别方法.docx
2.虚拟产品一经售出概不退款(资源遇到问题,请及时私信上传者)
![preview](https://dl-preview.csdnimg.cn/87292810/0001-4cbc93f08fcb746cc915f5dddfc20c98_thumbnail-wide.jpeg)
![preview-icon](https://csdnimg.cn/release/downloadcmsfe/public/img/scale.ab9e0183.png)
合成孔径雷达(SAR)图像目标识别是遥感领域中的关键技术,它利用SAR图像的特性来识别地表的特定目标。SAR图像识别通常涉及特征提取和分类两个步骤。传统的方法如几何形状特征、电磁散射特征和变换域特征在一定程度上能描述目标的特性,但可能在复杂环境或数据不足时表现不佳。 近年来,随着深度学习的发展,尤其是卷积神经网络(CNN)的出现,SAR图像识别技术有了显著提升。CNN能够自动学习图像的多层次特征,通过卷积层、池化层和全连接层的组合,对输入图像进行分析,生成特征图,然后通过Softmax等多类分类器进行目标分类。卷积层是CNN的核心,通过卷积核学习和提取图像特征,池化层则可以降低计算复杂度并增加模型的鲁棒性。 然而,CNN在训练样本数量有限或者覆盖条件不足时,可能会导致分类性能下降,尤其是在应对扩展操作条件(EOC)时。为解决这一问题,文章提出了一种融合CNN和稀疏表示分类(SRC)决策的SAR图像目标识别方法。首先,使用CNN对测试样本进行初步识别,计算每个类别的后验概率,并评估分类的置信度。如果CNN的决策可靠,就直接采用其识别结果。否则,会选取具有较高后验概率的训练类别构建字典,利用SRC进行进一步分类。SRC通过稀疏重构比较表示误差来决策,适合处理小样本情况。 在SRC中,测试样本可以被表示为训练样本集合的线性组合,通过最小化表示误差来找到最接近的类别。最后,结合Bayesian理论,对CNN和SRC的决策进行融合,以得出最终的分类结果,提高识别的准确性和鲁棒性。这种方法在MSTAR数据集上的实验表明,即使在复杂场景下,也能有效地提高识别性能,并且优于其他几种SAR目标识别方法。 总的来说,融合CNN和SRC的SAR图像识别方法充分利用了深度学习的自动化特征学习能力和SRC的小样本优势,为SAR图像目标识别提供了一种更高效、更稳定的解决方案。在未来的研究中,这种融合策略可能被进一步优化,以适应更多变的环境和更复杂的SAR图像。
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083646.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083646.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![](https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/87292810/bg1.jpg)
![](https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/87292810/bg2.jpg)
![](https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/87292810/bg3.jpg)
剩余11页未读,继续阅读
![avatar-default](https://csdnimg.cn/release/downloadcmsfe/public/img/lazyLogo2.1882d7f4.png)
![avatar](https://profile-avatar.csdnimg.cn/3f07197aad004e4fa57ac5a008eb6aaf_weixin_57147647.jpg!1)
- 粉丝: 4060
- 资源: 1万+
![benefits](https://csdnimg.cn/release/downloadcmsfe/public/img/vip-rights-1.c8e153b4.png)
![privilege](https://csdnimg.cn/release/downloadcmsfe/public/img/vip-rights-2.ec46750a.png)
![article](https://csdnimg.cn/release/downloadcmsfe/public/img/vip-rights-3.fc5e5fb6.png)
![course-privilege](https://csdnimg.cn/release/downloadcmsfe/public/img/vip-rights-4.320a6894.png)
![rights](https://csdnimg.cn/release/downloadcmsfe/public/img/vip-rights-icon.fe0226a8.png)
我的内容管理 展开
我的资源 快来上传第一个资源
我的收益
登录查看自己的收益我的积分 登录查看自己的积分
我的C币 登录后查看C币余额
我的收藏
我的下载
下载帮助
![voice](https://csdnimg.cn/release/downloadcmsfe/public/img/voice.245cc511.png)
![center-task](https://csdnimg.cn/release/downloadcmsfe/public/img/center-task.c2eda91a.png)
![dialog-icon](https://csdnimg.cn/release/downloadcmsfe/public/img/green-success.6a4acb44.png)