基于二维泽尔尼克矩特征稀疏表示的SAR目标识别方法

摘要

本发明提供了一种基于二维泽尔尼克矩特征稀疏表示的SAR目标识别方法，该方法能够有效提取SAR目标图像中携带的局部电磁散射特征信息，在不同的方位角下，每一类目标的电磁散射中心和散射强度都是不同的，因此，基于2D切片图计算出来的Zernike特征具有很强的鉴别性；同时，本发明的SAR目标识别方法应用了稀疏表示理论来进行识别，它可以很好的对输入特征进行重构，并且根据重构误差来做出判别。总体而言，本发明基于二维泽尔尼克矩特征稀疏表示的SAR目标识别方法把2D切片图的Zernike矩特征与SRC技术相结合，这样就可以很好的目标进行识别，并且具有良好的对噪声的鲁棒性。

主权项

基于二维泽尔尼克矩特征稀疏表示的SAR目标识别方法，其特征在于，包括如下步骤：1)获取雷达目标的SAR图像，并将SAR图像呈现为三维的SAR三维图像，三个维度分别为SAR图像的行像素坐标、列像素坐标和电磁散射幅值；2)将电磁散射幅值维度均匀划分为若干个幅值区间，将SAR三维图像中电磁散射幅值在同一个幅值区间内的像素点的二维像素坐标图像作为SAR三维图像在相应幅值区间所对应的SAR二维切片图像，从而将雷达目标的SAR三维图像分割成为多个SAR二维切片图像；3)提取SAR三维图像的每一幅SAR二维切片图像的泽尔尼克矩特征，构成雷达目标的泽尔尼克矩特征向量；4)针对多类不同的已知雷达目标，分别采集多个已知雷达目标的SAR图像作为训练样本，并按照步骤1～3分别提取各个类别中各个训练样本的泽尔尼克矩特征向量，从而由各个类别各个训练样本的泽尔尼克矩特征向量的集合构成训练样本集；5)针对待测雷达目标，采集待测雷达目标的SAR图像作为测试样本，按照步骤1～3提取测试样本的泽尔尼克矩特征向量；6)利用训练样本集中个各个训练样本的泽尔尼克矩特征向量建立稀疏线性方程，对测试样本的泽尔尼克矩特征向量进行稀疏线性表示，并求解得到该稀疏线性方程中各个的稀疏系数，将非零稀疏系数所对应的训练样本所属的类别判定为待测雷达目标所属的雷达目标类别，实现对待测雷达目标的识别。