一种基于图的SAR目标散射特征与图像特征融合识别方法技术

本发明专利技术公开了一种基于图的SAR目标散射特征与图像特征融合识别方法，通过分别提取SAR图像的图像特征以及提取SAR图像的散射特征，其中散射特征包含SAR图像中目标的几何特征，为此将SAR图像的图像特征和散射特征进行融合，增强了SAR图像的特征；对融合后的SAR图像特征通过分类器进行目标识别，解决了如何互补融合SAR图像的散射特征与图像特征以提高识别精度的问题。精度的问题。精度的问题。

【技术实现步骤摘要】
一种基于图的SAR目标散射特征与图像特征融合识别方法


[0001]本专利技术属于SAR目标识别领域，尤其涉及一种基于图的SAR目标散射特征与图像特征融合识别方法。

技术介绍

[0002]合成孔径雷达(SyntheticApertureRadar,SAR)以其全天候全时、高分辨率的能力成为民用和军用领域的重要工具。SAR与可见光或红外等光学遥感手段不同，SAR主动发射电磁波作用于目标和其他地面物体，接受其后向散射波，生成高分辨率图像。由于其成像方式，在恶劣天气下，SAR也能获得高分辨率图像，并具有一定的穿透能力，使得SAR在灾害监测、环境监测、海洋监测、测绘和军事等领域的应用上具有独特的优势。
[0003]SAR自动目标识别(AutomaticTargetRecognition,ATR)能够快速有效地解译SAR图像并对其进行应用，一般来说，SARATR系统主要由两部分组成，即特征提取和分类，其中特征提取旨在从高维SAR图像中提取低维表示，并保持用于识别的判别性信息；分类器则为提取的低维特征提供匹配策略。然而，传统的基于模板匹配等方法需要大本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于图的SAR目标散射特征与图像特征融合识别方法，其特征在于，包括以下步骤：提取SAR图像的散射特征和所述SAR图像的图像特征；对所述散射特征和所述图像特征进行深度特征融合，得到所述SRA图像的融合特征；将所述融合特征作为分类器的输入，进行目标识别，获得所述SAR图像的目标类别。2.如权利要求1所述的基于图的SAR目标散射特征与图像特征融合识别方法，其特征在于，提取SAR图像的散射特征包括：以所述SRA图像中每个强散射点为节点，确定每个节点特征，所述节点特征包括坐标信息和后向散射幅度；根据所述节点特征提取所述SAR图像的散射特征。3.如权利要求2所述的基于图的SAR目标散射特征与图像特征融合识别方法，其特征在于，确定每个节点特征之前包括：对每个所述节点的坐标信息进行修正。4.如权利要求2所述的基于图的SAR目标散射特征与图像特征融合识别方法，其特征在于，根据所述节点特征提取所述SAR图像的散射特征包括：根据所述节点特征通过K最近邻法确定每个节点的邻域节点和所述邻域节点对应的邻域特征；将所述节点特征和所述邻域特征进行加权聚合，输出更新后的节点特征；将所有所述更新后的节点特征构成第一节点特征矩阵；根据第一邻接矩阵和所述第一节点特征矩阵提取所述SAR图像的散射特征，其中，所述第一邻接矩阵由每个节点和所述邻域节点的拓扑矩阵构成。5.如权利要求4所述的基于图的SAR目标散射特征与图像特征融合识别方法，其特征在于，根据所述第一邻接矩阵...

【专利技术属性】
技术研发人员：文载道，于幽兰，
申请(专利权)人：西北工业大学，
类型：发明
国别省市：