基于支持向量机的SAR图像目标识别，毕业设计的论文模板，做关于这方面的毕业设计，赶紧下载参考参考吧

针对合成孔径雷达图像目标识别问题,在基于图像成像模型分析基础上,提出了一种融 合SAR目标轮廓和阴影轮廓的目标识别算法。首先提出了一种基于去控制标记符的SAR图像 分割算法,得到SAR图像目标轮廓和阴影轮廓,然后用这2种轮廓融合,用傅立叶描述子将二 维数据转为一维数据,最后用基于串接准则的融合算法得到识别结果,进行SAR目标识别。基 于MSTAR的实验结果验证了本算法的有效性。实验结果证明:目标轮廓和阴影轮廓的结合,除 反映本身包含的局部空间结构信息外,还能反映SAR目标的高度信息,较单一轮廓特征,是一

摘 要：为了准确地进行 SAR图像目标识别，提出一种基于稀疏表示的 SAR目标识别方法，在用主成分分析（PCA）进 行降维的前提下，利用降维后的训练样本构建稀疏线性模型，通过 ℓ1 范数最优化求解测试样本的稀疏系数解 x ，利用 系数的稀疏性分布进行目标的分类识别。基于 MSTAR数据进行了仿真验证，实验证明，基于稀疏表示的 SAR目标识 别方法在一定的特征维数下能够获得很好的识别性能，在目标方位角未知的情况下识别率仍可达到 98%以上。

该方法在传统的极化SAR滤波Lee方法上增加了自适应窗口处理以及滤波参数预估计等步骤，有效的提高了传统的滤波方法的抑制相干斑的能力，同时能够很好的保持极化SAR图像的极化散射特性。

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